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Mlflow 是一個簡化機器學習開發的平台，包括追蹤實驗、將程式碼打包到可重複的執行中、以及共享和部署模型。
Mlflow 提供了一套輕量級的 api，可以用於任何現有的機器學習應用程式或程式庫(TensorFlow、 PyTorch、 XGBoost 等) ，無論你目前在哪裡執行機器學習程式碼(例如在筆記型電腦、獨立應用程式或雲端)。
https://softnshare.com/mlflow/
👉 公司希望資料科學人才具備什麼樣的能力？並且期待你能替公司解決什麼樣的問題？
👉 在面試的時候，主管們除了想看你會不會TensorFlow、Pytorch技術之外，還會想要希望資料科學人才要有怎樣的軟實力呢？
👉 資料科學人才在面試的時候常常遇到什麼資料科學專業問題呢？
一切答案皆在〈 AI資料科學家學程期中大聚 〉！
♦ 在線上學習的環境中，永遠需要多一點溫度
自從開辦了AI資料科學家學程後，我們期許自己能讓大家用最短的時間，達到最好的學習效益，不敢說變成資料科學領域高手，但至少能讓大家學會一技之長！
但在全線上的培訓模式下，學員跟老師間的互動僅於討論區或直播實作課中，在情感的交流上較少。
於是〈 AI資料科學家學程期中大聚 〉就此誕生～！
透過期中大聚，我們邀請老師們與學員們一同上線直播交流，不談技術與解題，著重分享「如何進行有效線上學習」、「資料科學人才面試常見問題」、「國外影像辨識案例」為主，並且頒發卓越學習獎給學習表現優秀的學員們，邀請學員們在這場交流聚會分享自己的學習心路歷程。
♦ 教學相長，聽聽得獎學員怎麼說
🏆 卓越學習獎-陳佳菁 學員感言：
「對於線上課程的講解非常清楚，學習上遇到問題老師與助教都蠻快可以進行解答！蠻享受這樣學習的旅程！」
🏆 卓越學習獎-陽明益 學員感言：
「學習的步調緊湊，也可以有比較具體的案例應用練習！」
期許大家在最糟的情境下，可以讓大家學會AI技術
在對的時機點，把自己的能量展現出來！
TibaMe！Just do it！
Mlflow 是一個簡化機器學習開發的平台，包括追蹤實驗、將程式碼打包到可重複的執行中、以及共享和部署模型。
Mlflow 提供了一套輕量級的 api，可以用於任何現有的機器學習應用程式或程式庫(TensorFlow、 PyTorch、 XGBoost 等) ，無論你目前在哪裡執行機器學習程式碼(例如在筆記型電腦、獨立應用程式或雲端)。
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https://softnshare.com/mlflow/
Both TensorFlow and PyTorch are used to build and train Neural Network models. Earlier, TensorFlow used to work on Static Computational Graph ( ... ... <看更多>
相信這篇短文能夠給大家參考如何在什麼時候選擇要用什麼deep learning library。 PyTorch or TensorFlow? (3-5 min to read) https://awni.github. ... <看更多>
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而 PyTorch 是Facebook 主導的，FAIR（Facebook 人工智能研究院）都用它。但Facebook 還有一個學術大神、中國平台知乎上活躍度很高的 Caffe2 框架，這個 ... ... <看更多>