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Data and AI
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數據與人工智慧結合時,數據提供了AI所需的資訊和背景,讓AI能夠學習、做出決策和預測。幫助人們做出更智能的決策、預測未來趨勢、自動化流程和改進用戶體驗。透過部落格文章分享,提供此領域的知識與內容。
AI 入門:01從零開始學AI
28堂關於 AI 人工智慧的基礎課程,幫助初學者入門,涵蓋了 AI的基本概念、實用工具及應用範例,讓讀者在實踐中學習及掌握 AI的核心技術,提升實戰能力,課程內容深入淺出,適合希望在AI領域奠定堅實基...
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AI 入門:02資料就是新一代的能源
透過數據的收集、處理和應用,展示了數據如何驅動 AI技術的發展,並探討了其對各行各業的深遠影響,這是 AI入門系列的一部分,讓讀者理解數據在現代技術中的核心地位。
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AI 入門:03結構化資料
結構化數據在人工智慧中的關鍵角色?如何通過整理及分析數據來提高 AI模型的效能?從數據清理到特徵工程,文章提供了實用的技術和案例,幫助讀者理解並掌握數據處理的核心方法,從而在AI應用中獲得更佳效果。
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AI 入門:04非結構化資料
如何處理及分析非結構化數據,以挖掘有價值的資訊?此章節探討了影像、語音、文本等非結構化數據的特點,並提供了實際案例,展示了 AI技術在這些領域的強大應用潛力。
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AI 入門:05半結構化資料
半結構化數據是介於結構化及非結構化數據之間的數據形式,常見於電子郵件、XML文件等,此章節介紹了半結構化數據的特點及其在 AI中的應用,強調其在處理靈活性與結構信息之間取得平衡的重要性,並提供了實例分...
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AI 入門:06 為資料加上維度的概念
此章節介紹了如何利用多維數據表示法來改善數據分析的精度及效率,涵蓋了從基本概念到實際應用的各個方面,並提供了具體案例以說明多維數據在 AI模型中的重要性,讓讀者能夠更全面地理解數據的多維性及其應用價值...
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AI 入門:07人工智慧、機器學習、深度學習的定義
人工智慧的魅力從何而來?深入探索機器學習與深度學習的精髓,解析 AI技術如何改變我們的生活與工作?此章節揭開了 AI入門的關鍵,從基礎知識到深度學習的奧秘,帶您一探究竟!
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AI 入門:08構成 AI、ML 與 DL 的基本元素
AI、ML 與 DL的基本元素是什麼?本章節深入探討這些技術的組成與相互關係,解析人工智慧如何從理論到實踐,揭開了建構 AI解決方案的關鍵步驟與核心概念,助您深入理解這一當今最具前景的領域。
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AI 入門:09機器(深度)學習工作流程
機器深度學習工作流程是如何進行的呢?本文揭開 AI背後的神秘面紗,詳述從資料準備到模型訓練的完整流程,深入探討如何有效運用數據及算法,解決現實世界中的複雜問題,幫助您了解如何將理論轉化為實際成果。
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AI 入門:10模型具體是什麼?
模型工具是如何運作的呢?此章節您探索各種 AI模型的本質及其應用,從基本概念到實際案例,深入解析背後的技術原理。無論您是初學者還是專家,都能從中獲得寶貴的見解,了解如何選擇適合的模型來解決不同的問題。
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AI 入門:11 資料準備-維度縮減
資料準備與維度縮減的重要性為何?本章深入探索如何準備及處理資料,以及如何利用維度縮減技術提升機器學習模型效能。從清理數據到降低特a徵維度,一步步揭示如何有效優化資料,使其適合於各種機器學習應用。
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AI 入門:12 資料準備-資料分割
資料分割在資料準備中扮演什麼角色?本張章探討如何有效將資料集分成訓練、驗證與測試集,以支持機器學習模型的訓練與評估,深入分析分割策略的重要性,以及如何避免偏差ㄐ提高模型的泛化能力,指導您採取正確的步驟...
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