數據分析技術指南:用情境解析適合你學習的程式工具
各種分析工具都擁有他獨特的優勢及適用的範圍,從傳統的統計方法到現代的機器學習技術,這些工具應用於不同場域下能發揮顯著效果,本文將舉例 5 種使用情境及搭配的分析工具,介紹如何根據具體需求選擇適合的工具來實現分析目標。
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本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG?以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。
我們先前分享過如何評估自己是否已經成為一位具有競爭力的求職者,這次我們除了談到幾個常見的數據分析師職缺,更要教你如何從職缺說明(job description)讀出職缺所隱含的關鍵資訊。
如果你想開發有商業化潛力的 AI 應用,卻還沒決定題目,本文提供五個能找到許多 AI 產品與新創的網站,並依照商業化程度由高至低排序,供你深入挖掘靈感。
撰寫本文的時候,剛好 Apple Vision Pro 評測解禁,對這個產品感到好奇的讀者,我們推薦兩篇評測文章和兩部影片。
相信各位讀者在工作上多少遇過要處理「很模糊」「高度不確定」的問題,本週我們選了一篇文章,告訴讀者資深工程師可以依循怎麼樣的一套做法來面對這類問題,以及過程中可能遭遇的挑戰。
Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型,供任何人下載使用。由於訓練模型非常昂貴,這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。本文將概覽 Hugging Face 對開發者的重要性,並在最後討論它們的文化與商業模式。
當我們談到自動駕駛,開在高速公路上的長途卡車,其駕駛環境會比小客車在市區平面道路駕駛來得單純,也就是卡車對自動駕駛技術的要求看似比較低,對吧?但事實很可能剛好相反。