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機器學習是什麼、有何應用？和深度學習、強化學習的差異

機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，深度學習 Deep Learning 則是 ML的分支，這篇帶你了解他們到底是什麼、有什麼應用以及兩者的不同。

NLP（Natural Language Preprocessing）又稱為自然語言處理，常見的跨語言模型包含M-Bert、LASER、MultiFiT和XLM。

這篇文章會分享身為資料科學家，實際上在 Modeling 時容易犯的三個錯誤：NA Value、Duplicate Record、Data Leakage，這些小細節會如何影響模型及實際工作場景，以及如何避免上述狀況發生。

許多人會選擇 Python 做為程式開發或資料科學的入門語言，因為其「語法容易」與「第三方資源豐富」兩個特性。所謂的「第三方資源豐富」是指，Python 可以搭配許多套件來完成特定領域的工作。Python 在爬蟲領域也如此

Python、R語言、 Julia 號稱是資料科學的三大程式語言，就我自己的觀點來看，目前看起來 Python 是首選、有些比較專業的統計方法可以考慮 R ，至於 Julia 還要觀望一下。

介紹AI是什麼，有哪些主要的生活應用案例，並介紹AI的產業與生成式AI的未來趨勢和人才需求

如果你正在尋找資料工程師的工作，或是期待踏入相關領域，這篇蒐集並整理了大量的業界面試流程與常見的面試題庫 35 題，用面試官的角度思考，從中了解數據工程師的工作內容是什麼，以及雇主對 Data Engineer 關注的4個能力重點

資料科學家、資料分析師和資料工程師，在資料團隊實務工作上，不同的技能是如何分工。資料科學家與資料工程師的差異、資料分析師在做什麼？模型「部署/上線」的工作誰來做？ ALPHA Camp 資料工程師維元帶你解析。