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這項技能主要是結合機器學習與軟體工程,目的是讓機器學習模型能夠穩定、有效率地在生產環境中運行。包括模型的部署、自動化監控、版本管理和持續更新,確保模型準確度與系統穩定性。具備此能力的專業人才,能縮短模型從開發到上線的時間,提高企業決策速度與競爭力,特別適合AI、大數據和軟體開發相關產業。
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MLOPs 學習推薦

邱志威

創辦人

2022/01/07

資料清理與型態調整:資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理,稱為是「資料前處理(Data Preprocessing)」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃,不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入,也有人把這個過程稱為 ETL (Extract-Transform-Load) 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取(extract)、轉置(transform)、載入(load)至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程,Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
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9小時前

用 AI 把巴黎鐵塔變成「建築拆解資訊圖」的簡易教學 (含ai提示詞)
最近在 Pinterest、Instagram、小紅書上,開始流行一種很特別的建築圖片風格。
它不是一般旅遊照加濾鏡,也不是單純把照片變成插畫。
而是把整棟建築拆成像「建築博物館海報」一樣的分析圖。
例如巴黎鐵塔 除了保留原本外觀,還會把:塔尖、鋼構、觀景台、支撐結構、基座一層一層拆開。
旁邊甚至還會搭配:平面圖、剖面圖、材料分析、色彩分析、結構節點
整體看起來很像建築系展板,也有點像博物館裡的工程圖解。
而現在,這類圖片其實不用會 3D 建模,只靠 AI 就能做出來。
如果是第一次玩,
其實 ChatGPT 就很好上手。
因為它對:中文理解、建築資訊圖、海報版面相對穩定。
其實照片比 Prompt 更重要
很多人會一直修改 Prompt。
但實際上,
照片品質往往影響更大。
建議盡量使用:
◆正面角度
◆建築完整入鏡
◆白天清楚光線
◆不被樹遮住
◆遊客不要太多
AI 才比較容易理解整體結構。
※ 巴黎鐵塔版 Prompt(簡易版)
下面這段其實就能直接使用。搭配建築照片丟進 AI 工具即可
========================================================
請基於巴黎鐵塔照片,生成一張專業建築拆解資訊圖。
將巴黎鐵塔轉化為「爆炸軸測建築分析圖(Exploded Axonometric Diagram)」。
保留巴黎鐵塔真實比例、鋼構細節、觀景平台、塔身結構與基座。
將建築由上至下分層拆解:
◆天線系統
◆塔尖結構
◆上層觀景平台
◆中段鋼構
◆第一層平台
◆四腳支撐結構
◆基座與地基
◆周邊場地
畫面四周加入:
◆正立面圖
◆側立面圖
◆剖面圖
◆結構分析
◆材料分析
◆色彩分析
◆鋼構節點放大圖
◆工程標示與比例尺
整體風格為:
博物館級建築資訊圖
建築教材海報
工程製圖風格
白色背景
精密細線稿
淡彩渲染
高細節
低飽和配色
專業建築排版
文字全部使用繁體中文。
避免:
照片風格
科幻風
漫畫風
雜亂背景
AI錯誤結構
不合理透視
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不只巴黎鐵塔能玩 其實很多建築都很適合。例如教堂、古堡 、現代建築、現代建築等
一起動手試看看吧 !
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