一個令人愉快的機器學習工具，允許你在不編寫程式碼( no-code) 的情況下訓練/除錯、測試和使用機器學習模型
Continue reading “igel：允許訓練、測試和使用模型而不需要編寫程式碼的機器學習工具”igel：允許訓練、測試和使用模型而不需要編寫程式碼的機器學習工具
pycaret：一個開源、少量程式碼(low-code)的 Python 機器學習庫
PyCaret是一個開源的、少量程式碼( low-code )的 Python 機器學習程式庫，可以自動化機器學習工作流程。它是一個端到端的機器學習和機器學習模型管理工具，可以成倍地加快實驗週期，使你的工作效率更高。
Continue reading “pycaret：一個開源、少量程式碼(low-code)的 Python 機器學習庫”muzic：用人工智慧理解和生成音樂
Muzic是一個關於人工智慧音樂的研究專案，透過深度學習和人工智慧賦予音樂理解和生成。
Continue reading “muzic：用人工智慧理解和生成音樂”無程式碼的機器學習：最新的機器學習工具的實用指南
建構強大的機器學習模型/零編碼! 掌握 Google Vertex 人工智慧、微軟 Azure ML Designer 和 DataRobot
Continue reading “無程式碼的機器學習：最新的機器學習工具的實用指南”使用 SAP 的資料科學–企業資料的機器學習
在 SAP 資料上應用機器學習、資料科學技術以獲得洞察力的終極實踐專業課程
Continue reading “使用 SAP 的資料科學–企業資料的機器學習”6個使用 Python 的即時情緒分析交易機器人
利用 Reddit、Twitter 和新聞文章建立6個即時加密貨幣和股票情緒分析交易機器人
Continue reading “6個使用 Python 的即時情緒分析交易機器人”機器學習的數學基礎
基本線性代數和微積分在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中的實戰應用
Continue reading “機器學習的數學基礎”學習 Python Streamit 框架
用 Streamlit 在 Python 中更快地建立漂亮的資料應用程式和機器學習 Web 應用程式
Continue reading “學習 Python Streamit 框架”在GCP+AWS Lambda（Docker）上部署機器學習模型
如何序列化( Serialize )–用 scikit-learn 反序列化模型以及在Heroku、AWS Lambda、ECS、Docker和Google Cloud上的部署
Continue reading “在GCP+AWS Lambda（Docker）上部署機器學習模型”MLFlow：機器學習生命週期的開源平台
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)。目前有以下三種元件
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