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「機器學習建模:負責設計、開發及優化機器學習模型,以支持企業在數據分析與預測決策方面的需求。主要職責包括數據收集、預處理及特徵工程,並運用算法解析複雜數據集,以提升業務運行效率。此角色需具備扎實的數學及統計學基礎,精通Python、R等編程語言與相關機器學習框架,並具備良好的問題解決能力及跨部門溝通技巧。台灣職場特有的快速變化環境要求此職位對新技術的敏感度高,並能協作推動數位轉型的過程。」
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2022/04/02
金融數據解密|產業研究與策略分析的實用技術指南
利用IT技術洞燭投資先機
資訊技術能力是取得和解讀金融資料的有力工具,它能給你華爾街最渴望的能力:洞燭機先。最棒的是,就算你不會寫程式,也能從彭博、IHS Markit等機構取得各種財金資訊。
透過本書,您將學到使用Excel分析專業機構提供的財務資訊和編寫專業報告的技巧。另外,本書也提供C#程式碼,如果您具備程式撰寫能力,也可透過撰寫程式來解讀這些財金資訊。
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成為 AI 科學家|機器學習好簡單,輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
在這門機器學習的課程中,將詳細介紹分類模型的選擇與使用,對於數學不好的人,會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足,對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項,也會在這一門課中完整的帶你了解,除了認識機器學習概念之外,還可以實作出最完整的機器學習應用。
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機器學習實戰
有了一些Python基礎,想要更深入了解人工智慧、機器學習嗎?快跟著周凡剛老師的線上課程,學習Scikit-learn套件,建立機器學習模型,並利用演算法分析平常難以分析的資料,跟著TibaMe的Python人工智慧課程,帶領你實際操作最新演算法,且實作分析資料!
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機器學習實戰-影像處理篇
近年來,在日常生活或是工業的自動化系統中,常常發現機器學習的蹤跡,隨著機器學習的應用趨近普及,如何應用機器學習於產業當中就變得非常重要,這門課採用實作導向的方式來探討機器學習,Alex老師會帶領你用機器學習來打造機器學習系統,並運用這樣的技術解決資料科學、影像處理以及電腦視覺中的不同任務。
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Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰
Spark第三部曲中,老師將帶您了解機器學習原理,並快速使用Spark MLlib實作分析真實資料!課程一開始會從介紹機器學習及MLlib開始,概念清晰後再帶領學員探討資料型態及讀取資料、學習K-means分群模型和Logistic 分類模型,循序漸進的讓您從概念到實作。
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Spark首部曲:實務基礎入門篇
這門課程將讓你了解Spark的核心基礎與環境建置、 學習Scala語言到實作Streaming串流分析。在熟悉Hadoop基礎概念後,若想要深入學習大數據,那你的下一步絕對要學Spark!這堂課程中,我們將用Spark玩轉資料,挑戰背後無限商機!並讓您透過此三部曲學程輕鬆進入大數據分析領域。
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R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
R語言是開源的統計程式語言,常用於開發統計、資料分析軟體系統,課程中我們將從R/R-Studio入門,從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧,讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言,作為進入大數據分析基礎,或進行量化研究、進階資料視覺化。
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02/28 00:00
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1.以 C++,C#及Python 語言開發人工智慧演算法:機器視覺、影像處理、影像辨識、機器學習、類神經網路、、、等。2.人工智慧/深度學習軟體開發 3.影像處理演算法開發 4.AOI 應用軟體開發 5.資料庫應用6.進行影像分析、特徵萃取、建模、模型評估與管理等相關工作7.具備機器學習/深度學習相關學術理論知識8.對於新方法有高度興趣以及主動定期研讀期刊/研討會論文的學習態度9.
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2022/04/02
Cassandra技術手冊第二版
想像如果擴展性不是問題,您可以做什麼?透過這本實踐指南,您將了解如何應用Cassandra資料庫管理系統處理數百兆位元組的資料,在跨資料中心的同時還保有高可用性,以及許多您在實務運作時必須了解的技術細節與實作範例。
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