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這是全球最大的資料科學競賽平台，能讓你實際操作各種資料集，提升資料清理、特徵工程和機器學習模型建構能力。透過參賽或分享筆記本，能累積實戰經驗並建立個人作品集，對求職或升遷非常有幫助。此外，平台上的排行榜與社群交流，也能讓你了解業界最新技術趨勢，增強解決問題的能力，對資料分析師、資料工程師及AI相關職位特別加分。
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    Kaggle 學習推薦

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    一零四線上嚴選

    小編

    2022/11/05

    【馬拉松式學習】機器學習百日挑戰
    當您想進入AI領域從事相關工作，將不難發現，在這各領域中的各項技術，
    背後都有大量的知識技能來支撐，今天推薦的課程，就是其中最熱門的機器學習。
    然而不管大學教育、坊間實體或線上成人教育，其中所教授的，通常是零碎、單一的技能；
    而這堂課程卻能夠讓我們完整清楚獲知機器學習知識技術完整架構、並且能夠依據課程規劃，從基礎開始建構出滿足機器學習相關的知識技能。參加這各課程挑戰，結束後您將獲得：資料預處理技術、資料特徵工程、機器學習演算法與模型、深度學習理論、深度學習模型、Kaggle實戰應用。
    課程的知識點清分細膩，綜觀完整課程，將是從機器學習概念建構開始，然後談到資料清理與數據前處理；接下來為各位建構資料科學特徵，與資料工程技術；前面基礎建立完成，就會先進入一波實務應用，將會建立起一個機器學習基礎模型；然後以此模型進行參數調整，隨後形成一個演算法模型。後續就是深度學習與Kaggle的學習與應用。
    推薦課程網址：
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    一零四線上嚴選

    小編

    2022/09/24

    [進入AI世界] 想進入人工智慧領域，該準備哪些技能
    AI是近來在產業、工作、生活中最被廣泛討論與應用的顯學。如果要迎上趨勢，甚至進入AI相關的領域，個人或多或少必須具備AI相關技能、或者至少需要有基礎的認知。
    小編今日推薦這門課程，主要是因為這門課不需程式專業背景，也能在這門課程中幫自己建構認知、獲得相關知識、學習AI入門技能。這門課程將幫助您獲得：
    如何跨界AI領域、AI開發專案與執行、Python開發、大數據分析、NLP、電腦視覺、機器學習、輿情分析、消費者分析等。
    課程將從基礎知識開始，介紹AI的基礎概念、AI種類、AI目前在產業的應用；具備基礎認知後，就進入硬核技術內容，首先會先協助大家建立AI開發環境，安裝Anaconda；接著再使用Google Colaboratory 雲端開發環境，這個環境支援Python程式碼、且能夠免費存取GPU與TPU運算資源，可以進行後續課程所需的資料分析、機器學習。
    當環境都妥善建立後，就開始進入Python的教學，將會從基礎到Github上的實作。在具備Python技能後，課程將引導各位進入Kaggle資料競賽平台進行實戰。
    接著，課程將進入資料蒐集、大數據分析，學習分析方法、資料視覺化等。最後才會進入到AI核心：機器學習與深度學習的技能學習與實戰。
    這是一門技能與實戰結合的課程，由淺入深、每階段配合實戰，讓我們不僅懂理論、懂技術，且具備夠有價值的實戰經驗。希望透過這門課程，幫助有志投入AI領域的朋友，能夠出現更多的機會點。
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    [進入AI世界] 想進入人工智慧領域，該準備哪些技能
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    AI 趨勢報－科技愛好者的產地🤖
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    職場力：提升職場競爭力

    小編

    04/13 13:16

    Meta首款多模態模型Muse Spark登場：會看、會算、還能幫忙寫小遊戲
    Meta正式發表全新大型語言模型「Muse Spark」，不只提升效能，更代表Meta AI進入了更強大的多模態處理階段。
    與過去需要透過大量文字描述不同，Muse Spark強調「視覺感知」能力，舉例：在機場或超市，只需要隨手拍下商品貨架，AI就能即時辨識並排序出蛋白質含量最高或最符合你營養需求的零食，省去逐一翻看標籤的時間。
    以下整理本次更新的三大亮點：
    1. 多模態感知力：AI不再只能讀文字，而是能直接「看懂」視覺資訊，除了辨識實體商品，也能分析複雜的影像與圖表。
    2. 視覺化程式開發：透過簡單的提示詞就能快速產出客製化網站、小遊戲等，開發門檻大幅降低，還能直接分享給好友。
    3. 生態系全面整合：目前Muse Spark已在Meta AI App與網頁版上線，未來數週將陸續推展至Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp，甚至是AI眼鏡中。
    如果你想更直觀了解Muse Spark帶來的改變，我們特別準備了一分鐘的精華短影片，帶你快速掌握Meta AI的最新進化。
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    Mike的Python學院
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    Mike Ku

    Learn Code With Mike品牌創辦人

    2022/01/20

    教你用Pandas套件清理資料中的常見資料型態問題(下)
    想要實作資料分析，讀取資料是第一步所要執行的動作，而如果沒有正確的進行資料前處理(Data Preprocessing)，就會影響最後分析結果的準確性及可靠性。
    本文就先針對「資料型態」，來和大家分享如何有效找出髒資料(Dirty Data)，並且利用Pandas套件來進行資料處理或清理，避免髒資料(Dirty Data)導致分析的副作用。
    Q: Pandas類別資料型態(category)處理
    在實作機器學習或分類資料的時候，有時會以數字來分別表示不同類別的資料。
    同樣以Kaggle網站的ASUS筆電資料集( https://www.kaggle.com/bhageshcodebeast/asus-laptops-2020-jun )為例，為了進行示範，Mike將「Category筆電類別欄位」利用以下三個數字表示：
    0-其他
    1-Premium
    2-Platinum
    Pandas讀取資料集後，如下範例：
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
    print(df)
    而各欄位的資料型態，如下範例：
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
    print(df.info())
    可以看到Pandas套件判定「Category筆電類別欄位」為int64(整數)型態，當利用Pandas套件的describe()方法(Method)進行摘要性統計的時候，就會看到數字型態的統計結果，如下範例：
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
    print(df['Category'].describe())
    但事實上，「Category筆電類別欄位」為類別資料型態(category)，如果沒有將欄位進行轉型，就有可能誤導後續的操作或統計。
    解決方法，可以使用Pandas套件的astype()方法(Method)，將「Category筆電類別欄位」轉型為類別型態(category)，這時候，再透過describe()方法(Method)來查看摘要性統計的時候，就會是類別型態(category)的統計結果，如下範例：
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
    df['Category'] = df['Category'].astype('category') #轉型
    print(df['Category'].describe())
    以上就是在進行資料分析的過程中，常見的資料型態問題，本文和大家分享了利用Pandas套件的info()方法(Method)，來查看各欄位的資料型態是否與需求相符，如果其中含有髒資料(Dirty Data)，可以使用strip()方法(Method)進行資料清理，以及透過astype()方法(Method)轉型為正確的資料型態。
    如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/12/processing-data-type-with-pandas.html
    )網站觀看更多精彩內容。
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    教你用Pandas套件清理資料中的常見資料型態問題(下)
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    [Pandas教學]教你用Pandas套件清理資料中的常見資料型態問題
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