手把手教學:如何在 LINE Developers 上申請帳號、建立 Provider 與 Messaging API Channel,並正確關閉自動回應訊息、開啟 Webhook,讓自己的程式接手回覆使用者訊息。
從零開始的 Heroku 部署教學:在 macOS 上用 conda 建立虛擬環境,安裝 Django、gunicorn 等套件,一步步把全新的 Django App 推上 Heroku 雲端平台。
機器學習解決問題五步驟的最後一篇:模型推論。介紹模型推論與模型訓練的差異,以及 Pruning 與 Quantization 兩種模型最佳化方法。
模型訓練完之後,要怎麼知道它好不好用?本文介紹模型評估的概念、Overfitting 是什麼,以及分類與回歸任務常用的評估指標
機器學習入門系列第三篇:帶你搞懂「模型訓練」到底在訓練什麼,拆解參數與損失函數的關係,並介紹超參數、常用函式庫與常見模型種類。
「建立資料集」是機器學習五步驟中最重要也最花時間的一步,統計上佔了近 80% 的專案時間。本文帶你認識資料收集、資料檢查、統計摘要與資料視覺化四個階段。
機器學習解決問題五步驟系列的第一篇:說明「定義問題」這一步到底在做什麼,並區分監督式學習(回歸、分類)與非監督式學習(分群)各自適合的任務類型。