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搜尋結果
2024年3月22日 · 深化理解LLM ：除了有將近30個範例程式碼和直播課程30天回放，讓我可以好好地複習相關課程，還有進階學習教材，可以讓我更深化地認識每種應用的細節。. 本文是作者記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊 ...
2023年5月16日 · 對線上學習而言，影響學習體驗非常大的一部分其實是學習平台本身。Lighthouse 是 ALPHA Camp 自己從零開始打造的學習平台，不僅呈現我們的教學內容設計、學習路徑，還實踐了許多進度動力管理機制，並創造了獨特的線上社群互動。
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
是否推薦ALPHA Camp. 結論: 推. 原因：. ALPHA Camp是以讓學生能轉職為目標，因此課程設計都相當符合現在業界的標準，且有目標的學習不會讓學生迷失方向感。. 就算你的目標不是轉職成工程師，對職涯也有很大的幫助。. ALPHA Camp有一個強大的社群，尤其是助教們 ...
- Data Mining 的技術與方法
- Data Mining 常用工具
- Data Mining 實例
- 小結
Data Mining包含多種技術和方法，以下是一些常用的資料探勘技術： 1. 分類（Classification）：這是一種監督式學習方法，用於預測資料實例的類別標籤。常用的分類算法包括決策樹（Decision Trees）、支持向量機（Support Vector Machines）、神經網路（Neural Networks）和邏輯迴歸（Logistic Regression）等。 2. 迴歸（Regression）：迴歸分析是一種監督式學習方法，用於預測連續型數值。常用的迴歸算法包括線性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression）、決策樹迴歸（Decision Tree Regression）和支持向量迴歸（Support Vec...
不同的產業都會需要用到Data Mining，以下是一些資料探勘的實例，展示了資料探勘在不同領域的應用： 1. 銀行和金融：信用評分模型，可以通過資料探勘技術預測客戶的信用風險，從而幫助銀行決定是否批准貸款申請。 2. 電子商務：購物網站可以利用資料探勘，分析用戶行為和購買記錄，以提供個性化的產品推薦和優惠券。 3. 醫療保健：醫療資料探勘可以幫助找出疾病的致病因素、病人分群和有效的治療方法，從而改善醫療服務的品質和效率。 4. 社交媒體：分析社交媒體上的用戶行為和情感，可以幫助企業了解市場趨勢、產品口碑和客戶滿意度，以便制定有效的行銷策略。 5. 運輸和物流：資料探勘可以幫助運輸公司優化運輸路線和時間表，提高載客和載貨效率。 從資料分析入門課開始建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題...
資料探勘是一個不斷發展的領域，隨著大數據和機器學習技術的進步，其應用範疇和影響力將持續擴大。資料探勘在幫助企業和研究者發現資料中的隱藏資訊方面發揮著重要作用，並對各行各業的決策制定、優化和創新產生了深遠的影響。掌握資料探勘的技術和方法對於應對當今數據驅動的時代具有重要意義。 有了技術與工具，要解決問題你需要「商業應用」和「影響力」兩個軟實力
2023年8月8日 · 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo，帶大家瞭解「數據治理」是什麼？對企業為什麼重要？如何開始執行？不同產業有什麼挑戰？ChatGPT 問世後「數據治理」又有什麼轉變與新挑戰？如何減少 bias (偏見) 並降低企業風險？
2023年2月7日 · 通過上述詳盡的分析步驟、框架與方法，企業可以對競品有一個全面而深入的了解。. 競品分析不僅是評估對手，更是自我反思與學習的過程，幫助企業發現自身的不足，激發創新的靈感，最終在市場競爭中占得先機。. 目前，AC 有兩堂數據分析課程 「數據思維 ...
