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 “一個開源、少量程式碼(low-code)的 Python 機器學習庫”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：現代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：現代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
你在嘗試為你的資料科學專案建立 Web 應用程式時有困難嗎？你是否花了更多的時間試圖用你的資料建立一個簡單的MVP應用程式來向你的客戶和其他人展示？那麼你可以考慮本課程介紹的 Streamlit – 一個用於建構 Web 應用程式的 python 框架。
Streamlit 是一個很方便的雲端服務，你只要運用 Streamlit 的框架，即可在你的電腦端先測試好，然後把程式碼上傳到 github ，最後在 Streamlit 的後端做一些簡單設定，你的作品就可以很快地開放給其他人使用。
修改軟體的變更與更新也很方便，當你把變更 push 到 github 後，Streamlit 會自動更新你的 push 結果。
對了你不需要使用 HTML/JS/CSS 這些前端開發技術，你只要會 Python 就可以了！
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
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將你的機器學習 Python 程式碼變成具有 Web API、互動式 GUI 等功能的微服務
即時將你的 Python 函式轉化為營運就緒的微服務。透過 HTTP API 或互動式 UI 部署和訪問你的服務。無縫地將你的服務匯出為可移植、可共享、可執行的檔案或 Docker 映象。
Opyrator 建立在開放標準之上–OpenAPI、JSON Schema 和 Python 型別提示–並由 FastAPI、Streamlit 和 Pydantic提供支援。它為你的 Python 程式碼的產品化和共享減少了所有的痛苦–或者任何你可以包裝成一個 Python 函式的東西。
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