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機器學習模型在 iThome Facebook 的最佳解答

By iThome

2021-09-23 11:11:56 有 291 人按讚

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2021/9/27 l 15:00 l數位轉型攻略 III：IT 即戰力
精選議題：「企業混合雲實戰攻略三策」Microsoft Azure Stack HCI 在 HPE 伺服器上的整合優勢
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機器學習模型在軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答

By 軟體開發學習資訊分享

2021-09-21 18:50:14 有 4 人按讚

NT 470 特價中

對於已有 Python 基礎，熟悉機器學習演算法的人，本課程將帶你從初階到高階，了解如何選擇特徵並建構更簡單、更快速、更可靠的機器學習模型。

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機器學習模型在軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

By 軟體開發學習資訊分享

2021-09-18 12:52:54 有 31 人按讚

mljar-supervised是一個自動機器學習Python套件，可以處理表格資料。它的設計是為了節省資料科學家的時間。它抽象了預處理資料、建構機器學習模型、執行超參數調優以找到最佳模型的常見方式。

它不是黑箱，因為你可以看到ML管線是如何建構的（每個ML模型都有詳細的Markdown報告）。

https://softnshare.com/mljar-supervised/

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機器學習模型在數位時代Official Youtube 的最佳解答

By 數位時代Official

2021-09-02 16:37:34 有 40 人看過有 0 人喜歡

公司簡介
智慧貼紙股份有限公司（Smart Tag Inc.）正式成立於2020年3月，由創辦人/CEO張焜傑與其他四位共同創辦人一同經營，為各行業提供工業4.0無痛升級方案– Smart Tag解決方案，包含軟硬體技術。由軟性電路板黏貼至機器表面，進行多點位資料蒐集，例如：震動、溫度以及濕度等紀錄，再串接至客戶端系統或者上傳雲端數據中心，藉由機器學習及數據模型進行分析，預測機器的運作模式，將由智慧貼紙解決工廠產能及良率的問題。

Smart Tag helps clients to upgrade their manufacturing lines, or machines immediately with minimum learning cost and high ROI. We’re providing a total solution for the manufacturing industry, which includes both hardware product and software as a service. For the hardware part, Smart Tag is our core technology- thermal thin film PCB, the most flexible PCB ever. The main purpose of this Smart Tag is monitoring, collecting and uploading data onto our cloud platform- the machine learning platform via Bluetooth gateway..
With this machine learning mechanism, when continuing monitoring the vibration, this platform can easily predict and detect the “danger zone”, which means the timing that the machine/production line needs to be maintained or be fixed. Or, companies can also forecast the quality of the products, based on these dataset.

公司網站
http://www.smarttag.tech/

數位時代Official

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1999年，一個網路泡沫的年代。台灣出現了第一個鎖定數位新經濟的媒體，數位時代！我們總是引領市場脈動，透過領先的創新思維，透過多元型態經營嘗試最新的媒體經營方式，期待開創更多的可能性！ -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 數位時代網站：https://www.bnext.com.tw Facebook粉絲群：https://www.facebook.com/bnextmedia/ -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 整合行銷專案洽詢電話：02-27070657 ext 310 信箱：[email protected] --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

機器學習模型在孫在陽 Youtube 的最佳貼文

By 孫在陽

2021-05-18 17:45:15 有 212 人看過有 7 人喜歡

「孫在陽」直播-國立陽明交通大學-數據科學之視覺化分析
大數據利用時間的特性，以統計圖表呈現分析結果，以然成為一種企業尋找管理策略的方法。商業智慧的成功，當然也可以促成醫學智慧的成功。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

時間軸
00:00:00 PPT簡報實務應用簡介
00:03:09 建立模型
00:03:54 依統計目的的圖表設計
00:10:40 ICD 9:434.90 屬於 TIA
00:14:32 依疾病碼做腦中分疾病分類
00:20:50 建立標題
00:21:23 01.ICD比例統計
00:26:20 02.ICD次數統計
00:28:30 視覺化
00:32:16 加入時間特性做連續型分析
00:49:20 自動分析
00:54:35 知識
01:01:14 關鍵影響因數
01:50:01 分解樹

孫在陽

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這個頻道只有電腦教學，包含大數據分析、美工處理、動畫製作、網頁設計、Office 應用、ERP、CRM、專案管理、VBA辦公室自動程式開發等內容，歡迎大家寫信提問。孫在陽E_mail：[email protected], Line ID：teacher.sun WeChat ID：krn178

機器學習模型在孫在陽 Youtube 的精選貼文

By 孫在陽

2021-05-12 12:51:27 有 173 人看過有 4 人喜歡

「孫在陽」直播-長榮大學-視覺化分析-2.自動分析
大數據分析中的數據清理，關乎於大數據分析成敗關鍵。轉置、樞紐、文字清理、數字清理、日期清理等，遺漏值、異常值、雜訊等數據清理。讓數據不是垃圾，就必需做好數據清理。商業智慧的自動化分析，讓數據背後的意義，直接呈現。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

時間軸
00:00 複習資料清理
01:00 地區國家資料清理
03:09 日期資料清理
20:53 建立模型

孫在陽

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機器學習模型在機器學習白話文 - Facebook 的美食出口停車場

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我們使用的是UCI 的Bank Marketing Data Set ，這個資料集與葡萄牙銀行機構的電話行銷有關，想知道客戶會不會在他們銀行定期存款。透過機器學習建立模型 ...

#81. 機器學習x 19 種產業應用｜快速找出最佳演算法線上程式課程

狀況B：知道模型探索很重要，但缺乏實作經驗. 解決方案>> 帶你實際走過6 大模型實作，理解機器學習的流程，再給你老師10 年的經驗法則 ...

#82. Maxkit: 監督式機器學習方法Supervised Machine Learning

監督式機器學習方法Supervised Machine Learning: 生成模型(Generative Model) 與判別模型(Discriminative Model). 機器學習是人工智慧的一個分支， ...

#83. 資料差，機器學習工具就無效 - 哈佛商業評論

若要讓機器學習（machine learning）廣泛應用且可創造獲利，最大的障礙 ... 另外，隨著機器學習技術普及到全公司，一個預測模型產出的結果，會輸入另 ...

#84. 在Raspberry Pi 4設計GUI介面，匯入機器學習模型實現人臉 ...

在Raspberry Pi 4設計GUI介面，匯入機器學習模型實現人臉辨識篇 · 1.在Teachable Machine 收集人臉資料，並可以在網站上即時推論人臉圖像 · 2.將模型匯入到 ...

#85. 從彼此學習- 淺談機器學習以及人類學習 - LeeMeng

說到近年最熱門的機器學習或者人工智慧，因為知識背景以及觀點的不同， ... 目前機器學習或是A.I. 的應用其背後的模型，當你去看裡頭一行行的程式碼 ...

#86. 分類: 機器學習模型圖書館：從傳統模型到深度學習 - Dream ...

感謝大家的支持！留言與分享 · 29 Autoregressive generative model. 10月29, 2018 分類 Machine Learning, 機器學習模型圖書館 ...

#87. Scikit-Learn 教學：Python 與機器學習

典型的應用包含概念學習（Concept learning）、函數學習（Function learning）、預測模型（Predictive modeling）、分群（Clustering）與找尋預測 ...

#88. 机器学习新手必看十大算法

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。

#89. 【機器學習懶人包】從數據分析到模型整合，各種好用的演算法...

機器學習演算法有哪些，大家都在找解答。現在有哪些常見的機器學習演算法？各有什麼優缺點？下文列出工程師常用的機器學習演算法，熟悉它們，將提升你的coding 高度。

#90. 8個經過證實的方法：提高機器學習模型的準確率(轉)

我們都知道機器學習算法是由參數驅動的。這些參數對學習的結果有明顯影響。參數調整的目的是為每個參數尋找最優值，以改善模型正確率。

#91. 【深度學習】如果電腦有神經，可以教它做什麼？

而「深度學習」是機器學習的一種方式，讓電腦像長了神經網路般， ... 訓練深度學習模型就像教小孩，給予足夠的人生經驗，透過神經網路學習，讓電腦 ...

#92. 探討機器學習與深度學習之差異 - 大大通

人工智慧、機器學習以及深度學習已變成現今最熱門的話題之一， ... 聚分布，資料的回歸模型等等，將資料送至機器上進行演算找出最好的解答或是模型。

#93. 淺談機器學習與深度學習的模型設計 - ITREAD01.COM

運用機器學習演算法進行研究，其實就是尋找目標函式的過程。通過構建機器學習模型（形成函式集），用訓練資料做驅動，尋找與訓練資料匹配，並且在測試資料 ...

#94. 【学术报告】机器学习模型用来预测环境中污染物的反应行为 ...

【学术报告】机器学习模型用来预测环境中污染物的反应行为/Machine Learning Modeling for the Reactivity of Contaminants in Engineered and ...

#95. 保存训练好的机器学习模型_天泽28的专栏 - CSDN博客

保存训练好的机器学习模型当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑 ...

#96. 使用EMR建立機器學習模型 - eCloudture

Amazon EMR 是透過AWS 雲端虛擬機器集群的分散式運算服務，可用於分析和處理海量數據。EMR 集群利用Hadoop 的開源框架管理，使用戶可以專注於數據處理和 ...

#97. Python 機器學習–徹底研究-從零開始親手打造影像辨識系統。

Python 機器學習–徹底研究，從分群到分類建模預測，實務應用在大數據資料庫分析，機器學習和人工智慧。 ... Python 機器學習_建立模型Perceptron().fit()

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