104學習精靈

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0. 了解什麼是機器學習，什麼時候可以使用，什麼時候無法使用。 1. 使用 scikit-learn 解決的分類問題(像是預測使用者會不會購買)以及迴歸問題(像是預測使用者購買金額) 2. 使用 PyTorch 以別人(Google等世界級研究單位)預先訓練好的模型解決自己的影像分類的問題。可以應用在各個領域，如物品分類、人臉辨識、生醫影像等等。 3. 機器學習比賽的流程，並且在比賽中取得好成績豐富你的履歷。 4. 合理的驗證模型成效、當模型成效不好時知道該如何調整、很多想法如何評估哪個 CP 值最高等比賽或是工作上都很有用的實戰技巧。 5. 如何做一個吸引人的機器學習 side project 充實作品集。 6. 了解資料科學家的工作內容以及需要的能力。 7. 履歷撰寫技巧以及如何回答面試遇到的案例問題。

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