處理機器學習中真實世界類不平衡的分步指南
Continue reading “Python 的不平衡分類大師班”Python 的不平衡分類大師班
100 天資料科學訓練營：建構 100 個現實生活專案
這個100天的資料科學訓練營將提供105.5小時的課程，學習使用Python 構建和部署機器學習、資料科學、人工智慧、自動機器學習、深度學習、自然語言處理 (Nlp) Web 應用程式專案（Flask、Django、Heroku、AWS、Azure、GCP、IBM Watson、Streamlit Cloud）。
本課程將開展100個實戰專案，讓學員可以學習資料科學，享受豐厚成果的職涯。
Continue reading “100 天資料科學訓練營：建構 100 個現實生活專案”15 天 Power BI – 完成 Microsoft Power BI 訓練營
只需 15 天，以基於專案的實用方式掌握 Power BI Desktop + Power BI Service (Cloud) + Power BI Mobile。
Continue reading “15 天 Power BI – 完成 Microsoft Power BI 訓練營”精通 Python 的資料清洗專業課程
機器學習工程師資料清理完整指南
Continue reading “精通 Python 的資料清洗專業課程”2025 年 40 個真實世界資料科學、機器學習專案
通過 Python 專案課程學習建構和部署 AI、ML、DS、深度學習、NLP Web 應用程式（Flask、Django、Heruko Cloud）
Continue reading “2025 年 40 個真實世界資料科學、機器學習專案”[電子書] Math and Architectures of Deep Learning
MEAP 於 2020 年 3 月開始 2023 年初出版（預計）
構成深度學習基礎的數學範式通常從難以閱讀的學術論文開始，常常讓工程師對他們的模型實際如何運作一無所知。 深度學習的數學和架構彌合了理論與實踐之間的差距，將深度學習的數學與 Python 和 PyTorch 中的實際實現並排佈置。 由深度學習專家 Krishnendu Chaudhury 撰寫，你將窺視“黑匣子”以了解你的程式碼是如何工作的，並學習理解可以轉化為實際應用的尖端研究。
Continue reading “[電子書] Math and Architectures of Deep Learning ““This is a book that will reward your patience and perseverance with a clear and detailed knowledge of deep learning mathematics and associated techniques.” – Tony Holdroyd
IBM 資料倉庫工程師專業證書
開啟你的 BI 工程職業生涯。為資料倉庫中的入門級角色培養工作準備技能。 4.7⭐️
Continue reading “IBM 資料倉庫工程師專業證書”機器學習的超參數優化
學習網格和隨機搜索、貝葉斯( Bayesian )優化、多保真( multi-fidelity )模型、Optuna、Hyperopt、Scikit-Optimize 等。
Continue reading “機器學習的超參數優化”不平衡資料的機器學習
學習對資料進行過採樣（over-sample )和欠採樣( under-sample )、應用 SMOTE、集成方法( ensemble methods )和成本敏感型學習。
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