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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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2021.08.10 - InfuseAI 「AutoML 到 MLOps，實現 AI 快速落地」"From AutoML to MLOps" Webinar
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11/20 00:00
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Study4 .NET Conf 11/09 Hank & Jennie - 誰說 AI 人員不能和維運團隊合作！？ MLOps 深入淺出
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Google發表：Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天，Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
不僅支援多模態物件，Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統，幫助使用者主動提前思考並完善指令，打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理！
▍Gemini 2.0 亮點搶先看
※ 深度學習有效處理複雜問題：採用「深度研究」學習技術功能，大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理，探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
※ 多模態能力生成準確內容： 除了文字生成外，Gemini 2.0 還能直接生成圖片和音訊，並且能有效處理口音問題轉化成更準確的訊息內容。
※ 實現代理式 AI 的多元運用： 不只是AI助理，Gemini 2.0升級的代理式AI系統，能更主動的做出決策，為使用者提前思考，並在使用者的監督下執行任務。Gemini 2.0將以此為基石，使用在Project Astra助理工具與其他開發者工具中。
※ 活化並整合 Google 產品： Gemini 2.0 將逐步整合到 Google 的搜尋、地圖等產品中，為使用者帶來更智能、更個人化的體驗。
Gemini 2.0預計2025年1月正式推出，在此之前，使用者們可以透過Google AI Studio網站搶先體驗Gemini 2.0測試版的與眾不同。
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