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Data and AI

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:25 移轉學習

本章探討移轉學習在機器學習中的關鍵作用與應用方法,利用從一個任務學習到的知識來改進另一個相關任務的表現,深入探索如何有效應用移轉學習來節省時間和資源,同時提升模型的泛化能力。
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AI 入門:26 衡量預測結果的品質

本章探討如何有效評估機器學習模型預測的準確性及效能,從常用的評估指標到交叉驗證技術,學習如何選擇及應用適合你的任務的評估方法,提高模型品質及做出更可靠的預測的關鍵。
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AI 入門:27 實作 ML 與 DL 的挑戰

本章探索了在實際應用機器學習與深度學習時可能面臨的各種挑戰,從數據準備到模型調整,了解到如何應對實務應用上的複雜問題,並學會有效解決這些挑戰以取得可靠和穩健的結果。
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AI 入門:28 IBM AI 階梯方法論

本章介紹了 IBM AI階梯方法論,以一套系統化的方法來實現及部署人工智慧解決方案,從問題定義到模型部署,此方法論涵蓋了整個 AI專案的生命周期,幫助企業和開發者有效管理與執行 AI項目,探索及應用 ...
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