搜尋結果
2024年6月20日 · 資料工程是步調、產品迭代速度飛快的工作. 「 若你不喜歡接受挑戰、學習新知,那麼資料工程可能不適合你。 資料工程進展飛快,資料大量增加的同時,新型系統和技術需要跟進發展以處理量更大的資料們,昨日的系統可能跟不上今日的數據資料需求 。 也因此,工程師所擁有的知識也須隨之更新。 Rizea 以自身經歷分享,他在早期工作階段時也有這樣的困擾,也就是擁有的知識跟不上技術進展速度。 他透過晚上閱讀學習,加上白天的練習上手,逐漸超越同期對軟體工程的了解,工作更上手。 至今,他仍會定時瀏覽最新資訊與技術更新,也建議想入門的人們能夠定時吸收新知,讓自己隨時都能夠跟上最新知識。 3. 必須了解資料合規原則.
2021年1月18日 · 為解決長尾問題,現有的演算法. 事實上,此前為了解決“不均衡”資料集,研究者們已經嘗試過多種方法。 僅僅是主流演算法,就分為七種: 重複採樣 (re-sampling):分為對少樣本的過採樣、及多樣本的欠採樣,但這2種方法,都有欠缺的地方。 其中,過採樣容易發生少樣本過擬合,無法學習更魯棒、易泛化的特徵,在不平衡資料上表現較差;欠採樣會造成多樣本嚴重資訊損失,導致發生欠擬合。 資料合成 (synthetic samples):生成和少樣本相似的新資料。 以SMOTE方法為例,對於任意選取的少類樣本,它用K近鄰選取相似樣本,並通過對樣本線性插值得到新樣本。 這裡與mixup方法相似,因此,也有非均衡的mixup版本出現。
2024年4月29日 · 1. 機器學習簡介. 如果你是機器學習新手,可以考慮先從適合初學者的「 機器學習簡介 」課程開始。 這門課,能幫助你了解機器學習的類型、監督式機器學習的基本概念、了解解決機器學習問題的方式與傳統作法有何不同。 課程長度約 20 分鐘。 2. 機器學習速成班. 如果你覺得看完第一門課不夠,想要再深入一點,Google 也開了一門「 機器學習速成班 」(Machine Learning Crash Course)讓你透過一系列且多樣的學習資源── Google 研究人員的影片講座、實際個案研究和操作練習,更快上手。 Google 建議看這門課之前,要先看過前面介紹的「 機器學習簡介 」課程。 這門課,你可以了解機器學習的重要概念,例如: 機器學習和傳統程式設計有何不同? 什麼是損失、該如何評估?
2024年7月8日 · AI 新創獲科技巨頭支持,卻也阻礙自身發展. 看準上述需求,如今 三大科技巨頭的投資手段之一,是為新創公司提供雲端運算服務的使用額度 ;例如微軟對 OpenAI 的投資案,有部分就是 給予 OpenAI 資料中心的使用權,同時換取新創技術 。 眼見 AI 技術層面愈加環環相扣, 許多經濟學者與法學者開始提出警示:一旦大企業為某間新創提供雲端服務或 LLM 技術,幾乎就等同於遏止了對方成為競爭對手的可能性 ,例如亞馬遜幾度吞掉使用其 AWS 服務的小型開源競爭對手,到手後重新包裝成自家服務套裝的一部分;Elastic 搜尋引擎就是這樣的例子。
2024年7月12日 · 以下介紹 9 堂初學者友善的 Google 線上課程,讓你循序漸進掌握 AI 的基本知識: 1. 什麼是生成式 AI? 「生成式 AI 簡介」是入門課,課程會解釋生成式 AI 的定義、使用生成式 AI 的方法,以及生成式 AI 和傳統機器學習方法的差異。
2018年7月4日 · 這裡有一份通俗易懂的講解指南。本文介紹了統計學兩大學派:頻率學派和貝葉斯學派的基本觀點,一起來看看大咖是如何講解統計學術語的。 統計學的意義是什麼?這份懶人指南將用 8 分鐘,告訴你統計學所有的基本思想!
2020年11月24日 · 資料分析師的履歷結構長這樣. 一般來說一份完整的履歷應該至少包括這幾個方面:個人基本資訊、教育背景、工作經歷、專案經驗、知識技能。 至於興趣愛好之類的可以寫,如果沒有什麼特別的亮點也可以不寫。 數據分析崗位對專業技能的要求比較高,在知識技能的部分一定要體現自己的專業能力符合招聘要求,同時也應具備綜合技能 。 能力雷達圖. 演算法方向的數據分析崗位和業務向的數據分析能力要求側重不同,演算法向更加註重程式語言、分析工具,以及數學能力的掌握。 偏向演算法的數據分析 JD. 業務向更加註重業務分析知識、溝通能力、分析工具的掌握,這個大家可以對照崗位的招聘 JD 去寫。 偏向業務方向的數據分析 JD.
郭泓志基本資料 相關
廣告Uplifting Worship Music for Jesus. Worship Jesus together with FREE worship music that bring peace and hope. Sound of Heaven.