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龔慈恩20歲細仔激罕曝光 文武雙全高大靚仔被封翻版金秀賢
現年60歲的龔慈恩與前夫林煒育有兩名子女，大女林愷鈴（Ashley）遺傳了父母的優良基因，外形出眾，已入行發展的她更有「最美星二代」的美譽。而龔
香港01
5 小時前
《家族榮耀之繼承者》慶功宴驚喜為佘詩曼慶生 林峯黃浩然爆老婆追劇投入 子溢咀到跪玻璃
...火速報捷，更一直穩坐內地熱搜平台港劇第一位。劇集以豪門家族為題材，每個角色都各懷鬼胎，並周旋於家族爭鬥之中，演員陣容鼎盛，劇力萬鈞。日前一眾高層及幕後與佘詩曼、林峯、黃浩然、羅子溢、梁靖琪、陳靜、劉江、余安安、張鳳妮、龔慈恩、程可為、梁諾妍和艾威等演員舉行慶功宴。林峯為電影《九龍城寨之圍城》謝票後，帶埋「十二少」胡子彤趕到，林峯捧著粉紅色大蛋糕現身，全場大合唱生日歌，壽星女佘詩曼非常驚喜，笑眼瞇瞇，合十許願後吹洋燭，安安姐、張鳳妮、Toby...
Yahoo 娛樂圈
5 日前
2024年2月1日 · Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。 此外，Transformer包含了多頭注意力（multi-head attention）機制，這使得模型能在多個子空間中同時學習資訊，增強了其學習能力和表達力。 自注意力機制. 想像一下，當你讀一句話時，你的大腦會同時關注這句話中的每個單詞，並理解每個單詞與其他單詞之間的關係。 自注意力機制也是如此。 它允許模型在處理一句話時，能同時考慮到句中所有單詞的信息，而不是一個接一個地處理。
2023年6月4日 · AI工程師工作內容. AI工程師在設計、開發及實施生成式AI模型方面擔當關鍵角色，他們利用機器學習和AI的知識，創建能夠基於現有數據生成新內容的模型。 以下是AI工程師主要的職責和技能要求： 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段： 確定最佳算法來實現預期結果，要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。 開發階段： 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。 實施階段： 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統，需要強大的軟件開發理解能力。 2. 調整現有生成式AI模型. 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。 分析模型行為，識別表現不佳或產生意外結果的領域。 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。 3.
2023年10月2日 · 1. 清晰和具體的提示. 提示應該清晰、具體且明確。 避免使用模糊的或含糊不清的問題，因為這可能會導致不確定的回答。 確保提示中包含所有必要的信息，以使模型能夠理解您的意圖。 2. 上下文相關. 考慮到上下文對 Prompt Engineering 至關重要。 如果您正在進行對話，則應根據先前的對話內容編寫提示。
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- 機器學習 Machine Learning
- 深度學習 Deep Learning
- 機器學習的應用
- 機器學習熱門工具
機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。 隨著硬體計算能力越來越強，數據搜集越來越多，機器學習持續技術的進步以及在商業上的廣泛應用，我們的生活會持續被運用數據學習的電腦給深刻影響著。 機器學習會運用不同類型的學習方式，根據資料的性質和希望獲得的結果，主要分為四類方法：監督式學習、非監督式學習、強化學習和半監督式學習。
深度學習 Deep Learning 是機器學習的分支，大多數的深度學習模型是基於多層神經網絡 Neural Network 模擬人腦的工作方式，演算法在數據中自行在每層挑選哪些特定的特徵是相關再進行分析，隨著數據量越大，深度學習能夠每次對其結果進行改進。 在從事機器學習時，一開始會從收集數據並清理整合的準備開始，接著將數據轉換成可以餵給模型的格式，並萃取出有意義的特徵，接著選擇適合你預期目標的模型後開始訓練。並用一些指標來評估模型並作參數的調整，接著Input更多的數據來測試模型，然後作出Output預測。 深度學習是機器學習的子集，機器學習是透過工程師在訓練數據的input與output給予一定程度的指導，讓機器從累積的訓練數據中學習後得出最佳解。深度學習則是以人腦的神經網絡...
圖像識別：Image Recongnition是最常見的 ML 應用，你在Facebook、Google上的照片能透過算法自動識別你的好友作為標記。或是用在醫療上判斷病人X光片是否有病變跡象。語音識別：Voice Recongnition可以識別語音將其轉換成文字，像是 Google Home、Siri這種語音助理服務，就是最常見的案例。預測分析：透過機器學習能將獲取到的數據分類，例如預測借款者的違約風險，判斷有哪些特質的人會是高風險者，有越多數據就能越準確。推薦系統：或是從收集到的數據判斷這名電商App的用戶現在想要買什麼東西，可以接受的價格是多少，推薦給這個客戶更符合他需求的產品。或是社群軟體更了解你的喜好與行為模式，推送給妳相關的廣告。或是交友軟體配對時，推給更適合你的菜。TensorFlow：TensorFlow 提供了一個有助於機器學習的JavaScript 庫。API 將幫助您構建和訓練模型。資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能. 二、數據驅動的重要性. 在競爭激烈的商業環境中，數據驅動能夠為企業帶來以下幾項關鍵優勢： 提高決策的準確性 ：使用數據可以減少猜測和直覺帶來的不確定性，從而提高決策的準確性。 增強市場洞察力 ：通過數據分析，企業可以更深入地了解市場趨勢、消費者行為和競爭對手的狀況。 優化資源配置 ：數據驅動可以幫助企業更有效地分配資源，如資金、人力和時間，以實現最大效益。 三、建立數據驅動的企業文化. 要實現數據驅動的決策，首先需要建立一種以數據為核心的企業文化。 這包括： 鼓勵數據共享和通透 ：確保所有員工都能輕鬆訪問和理解重要數據。 培養數據素養 ：通過培訓和工作坊提高員工的數據分析能力。
2023年4月13日 · 資料科學. Data Cleaning：資料清洗的方法與重要性. 發佈日期: 2023 年 4 月 13 日 作者: AC 編輯群. Data Cleaning 資料清理，又稱為資料整理，是資料預處理過程中的一個重要環節。 在進行資料分析或建立機器學習模型之前，資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。 本文將介紹資料清理的基本概念、方法，以及資料清理在實際應用中的重要性。 什麼是 Data Cleaning？ Data Cleaning 指的是從原始資料中識別並修正（或移除）不完整、不準確或不一致的資料的過程。 資料清理旨在提高資料品質，從而確保後續的資料分析或模型建立能夠基於高品質的資料進行。 數據分析 Data Analysis 怎麼做？ 資料分析 5 步驟. 立即領取.
Python自學如何開始. Python 教學，快速入門基礎. 1. Python基本概念. 2. 變數和資料型態. 3. 操作符和運算式. 4. 控制流程. 5. 函式. 6. 模組和套件. 7. 錯誤和異常處理. 8. 實踐練習. Python 是什麼？ 為什麼要學 Python? Python是非常受歡迎模仿自然語言的通用程式語言，因為他非常容易閱讀和理解，且擁有龐大的開發者社群提供各種函式庫、框架以及教學課程，相對容易學習上手，適合新手入門學習的程式語言。 同時Python應用範圍非常廣泛，也是市場上工作機會需求最大的程式語言之一。 Source: devjobsscanner. Python 網路爬蟲：學習地圖與策略. Python 能做什麼？ Python的應用範圍廣泛.
