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#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
機器學習領域中，模型評估很重要，
只有選擇與問題互相對等的評估方法，
才能讓更好模型訓練和模型選擇時出現的問題，
能對模型進行更好的迭代優化。
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怎麼知道，訓練出來的模型成效好不好？
透過一些驗證指標來當成效指標，
能依據應用分為「分類指標」和「回歸指標」。
針對分類、排序、回歸、序列預測等
不同類型的機器學習問題，
模型評估指標的選擇也會不一樣。
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觀看完整模型評估指標👇
https://blog.tibame.com/?p=18433
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#AI60問 #機器學習 #模型
【AI／資料科學不可不知的60道問題】
每週4篇AI新知識，一次只要5分鐘，
具備AI跨域知識，為職場技能加分💪
#TibaMe #緯育TibaMe #知識 #學習 #科技
✅ 課程說明
成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師！ 加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群，參加一個由行業專家教授的課程，這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。 這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程！ Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。
從頭開始學習資料科學和機器學習，得到聘用，並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。 本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。 我們非常自信，這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道，這是一個大膽的陳述)。
這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能，在這個過程中，我們將建立許多真實世界的專案，新增到你的履歷組合中。 你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ，這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了！ 我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源，並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。
課程將是非常實際的，因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。 課程提供兩個路徑。 如果你已經知道程式設計，那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。 如果你是全新的，我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。 不要擔心，一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識，我們就可以進入高階主題，像神經網路、深度學習和轉移學習，這樣你將能夠在真實世界中實踐，並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案，並給你程式設計資源和備忘錄) ！
本課程的主題包括 :
✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs
到本課程結束時，你將成為一名完整的資料科學家，可以在大公司找到工作。 我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案，比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。 到最後，你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。
事實是: 大多數課程都教你資料科學，而且就只這樣。 他們會告訴你如何開始。 但問題是，你不知道接下來要往哪去，也不知道如何建立自己的專案。 或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算，但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。
無論你是程式設計新手，還是想提高你的資料科學技能，或者來自不同的行業，這門課程都是為你而設的。 這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼，這樣當你完成這個課程的時候，除了看另一個教學，你不知道還能做什麼。 不！ 這門課程將推動你且向你挑戰，從一個完全沒有資料科學經驗的初學者，到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。
機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。 在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。
你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述，完成本課程，你將對這些詞有深刻的了解。
現在就加入課程，加入我們社群，在這個行業獲得支持，學習資料科學和機器學習。 我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。 課堂內見！
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🤦♂️初學者最常遇到 #機器學習問題
數學不好！模型太多不會選！只會套模板不懂原理！
如果你有以上問題，完全不用擔心！
▌30年程式補教界經驗 #提供系統化學習路徑
1️⃣ 入門指南：安裝所需的程式環境
2️⃣ 四大套件(NumPy/Pandas/Matplotlib/SciPy)：完整解說功能及用法
3️⃣ 資料前處理：數據的整理方法與訣竅
4️⃣ 六大機器學習模型：淺顯易懂理論說明＋案例講解，理論&實作雙管齊下
5️⃣ 股票趨勢預測專案：所學直接應用在真實情境中！
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別人數十行寫出的機器學習原始碼，你用一行就搞定！效率UP！
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0:06 機械は必ず壊れる。人間は間違いを犯す。そこを原点として設計しなければならない。
0:21 人間産業であるサービス・流通業にとって、今後はＥＳ（従業員満足）が大きな指標になっていく。
0:37 企業経営は生ものなので、どの会社でも問題はある。それをどうやって速やかに解決しながら成長につなげていくかということがトップの仕事だ。
0:54 牛丼を食べた後、ちょっと胃薬を飲もうかなというときに、言われなくてもお水をお持ちするとかということによって、ものすごくお客様が感動してもらったり、やっている本人がそういう反応は一番うれしいですよね。
⭐️【建議學習方法】
一人一世界，斯人斯語，向企業家借力量！名言不只可以用眼讀，更可以用心讀、用口朗誦！為協助大家建立口說的能力，已調整每畫面時間，建議採用跟讀法，訓練口說的能力。初期或許跟不上，可以多試幾次喔~
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三創爵鼎｜台北市大安區｜捷運板南線｜忠孝新生站｜低自備
現在買不起房子怎麼辦？可以先看看理想中的房子，更容易激起你的賺錢動力喔！
這次的出外景地點是位在台北市的蛋黃區，不過總價算是相對比較親民的了，1 房總價 1288 萬元起。
歷經 10 多年整合的大安區危老重建案「三創爵鼎」，其中的買家多為金融業及科技業人士，看好旁邊就是三創生活園區，匯集科技產業在此，再加上通貨膨脹因素，錢會越來越薄，因此提早置產做資產配置。
所以不論你要買房自住，還是買房投資，這次的建案開箱都值得你看看喔！
0:00 出外景看看我們最愛的投資工具：房地產
0:33 建案名稱、建案介紹
1:32 帝王座向：坐南朝北的房子、建材
3:45 門禁系統、人臉辨識系統
4:24 智能信箱、智能包裹
5:41 樣品屋智能設備介紹（對講機、智慧面板、電動窗簾、智能開關、智能家居、智能家電）
6:45 進入樣品屋（廚房設計→廁所裝潢→主空間臥房→陽台&落地窗）
10:54 結尾：小坪數精華地段
更多影片：
●House Tour！小宅裝潢注意事項！
https://youtu.be/fpLpUiGBgQw
●新家裝潢設計的 5 個取捨！新家日記 Ep#6
https://youtu.be/w1M72y-VHWI
●開箱 16 樣小米產品！小米掃地機器人值得嗎？新家裝潢日記 Ep#7
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哈囉 我是Selena
我目前擁有許多斜槓的身份
是一位生活理財YouTuber / 房地產投資者 / S $chool 創辦人 / 作家 / 斜槓研究室音頻節目主持人
在我的頻道你可以看到由『理財生活』為核心理念出發的各種主題單元
我認為投資理財不是硬邦邦的致富工具
是一種生活態度
而理財真正的目的
是可以擁有對生活的自主權力
並且生活地更美麗與自信！：）
在我的頻道將會跟你分享
我們人生都會遇到關於錢的三大問題
包含：
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Andriod Podcast：http://bit.ly/2OboW7x
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✉聯繫：selenachueh@gmail.com
公司簡介
智慧貼紙股份有限公司（Smart Tag Inc.）正式成立於2020年3月，由創辦人/CEO張焜傑與其他四位共同創辦人一同經營，為各行業提供工業4.0無痛升級方案– Smart Tag解決方案，包含軟硬體技術。由軟性電路板黏貼至機器表面，進行多點位資料蒐集，例如：震動、溫度以及濕度等紀錄，再串接至客戶端系統或者上傳雲端數據中心，藉由機器學習及數據模型進行分析，預測機器的運作模式，將由智慧貼紙解決工廠產能及良率的問題。
Smart Tag helps clients to upgrade their manufacturing lines, or machines immediately with minimum learning cost and high ROI. We’re providing a total solution for the manufacturing industry, which includes both hardware product and software as a service. For the hardware part, Smart Tag is our core technology- thermal thin film PCB, the most flexible PCB ever. The main purpose of this Smart Tag is monitoring, collecting and uploading data onto our cloud platform- the machine learning platform via Bluetooth gateway..
With this machine learning mechanism, when continuing monitoring the vibration, this platform can easily predict and detect the “danger zone”, which means the timing that the machine/production line needs to be maintained or be fixed. Or, companies can also forecast the quality of the products, based on these dataset.
公司網站
http://www.smarttag.tech/
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