Flowise AI 無程式碼建置 RAG 代理器
Flowise AI 是一個無程式碼平台，讓使用者能輕鬆建立根據大語言模型 (LLM) 的應用程式，並內建 RAG (Retrieval Augmented Generation) 機制。本文將引導您完成 Flowise AI 的雲端佈署、設定和基本使用，包含 Amvera 平台的設定、Dockerfile
機器學習
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機器學習：連續特徵資料的高斯貝氏分類別
當處理連續型特徵資料時，高斯貝氏分類別（Gaussian Naive Bayes）是最適合的選擇。這種分類別假設特徵在每個類別中都遵循正態分佈。以下是使用 scikit-learn 實作高斯貝氏分類別的範例。
TAPAS模型解析表格問答系統
本文解析了 TAPAS 模型如何將問答系統擴充套件至表格資料查詢。TAPAS 根據 Transformer 架構，結合表格與查詢陳述式進行處理，實作類別似文字查詢的功能。文章以目錄表格為例，演示了資料準備、DataFrame
機器學習系統設計檔案特徵工程實踐
本文探討機器學習系統設計檔案中特徵工程的實踐，涵蓋特徵選擇、模型評估、A/B 測試等關鍵環節，並以 Supermegaretail 和 PhotoStock Inc. 為例，闡述不同應用場景下的特徵工程策略。此外，文章還介紹了無偏估計器和多臂老虎機等方法，以及人工評估在特定場景下的重要性。
LLM提示內容設計與動態內容整合
本文探討如何設計有效的LLM提示，特別是如何整合靜態和動態內容以提升應用程式效能。文章涵蓋了少樣本提示的優缺點、動態內容的挑戰與策略，以及檢索增強生成（RAG）的應用，並提供實務上的最佳策略與程式碼範例。
PyTorch深度學習模型建立與訓練
本文介紹如何使用 PyTorch 建立和訓練深度學習模型，包含 PyTorch 安裝、張量操作、自動微分、計算圖、多層神經網路架構設計與訓練流程等關鍵技術，並提供程式碼範例和圖表說明，幫助讀者快速上手 PyTorch 深度學習開發。
時間序列分析與預測技術實踐
本文深入探討時間序列分析的核心概念與技術，包含趨勢、季節性、週期性等特性，並詳述資料處理、模型選擇、評估與預測步驟。文章以 Python 程式碼示範 ARIMA 模型的實際應用，涵蓋資料生成、模型擬合、預測與結果視覺化，提供讀者從理論到實踐的完整學習路徑。
詞嵌入技術與語言模型：從LSA到Skip-gram
本文探討詞嵌入技術與語言模型，涵蓋 LSA、ESA 和 Skip-gram 等方法，並深入剖析 Skip-gram 的損失函式與梯度下降最佳化過程，以及如何應用於詞彙相似度計算和文字分析。
JAX編譯過程深度剖析與效能最佳化
本文深入探討 JAX 的編譯過程，包含 Jaxpr、XLA 和 JIT 編譯技術，並解析如何處理不純函式與副作用，以及使用結構化控制流程最佳化程式碼效能。文章提供豐富的程式碼範例和圖表，幫助讀者理解 JAX 編譯機制的核心概念和實務技巧。
高維度資料的特徵篩選與正則化策略
在大規模資料流環境中，特徵過載嚴重影響模型效能。本文提出一套三階梯式特徵篩選架構，整合資料品質淨化、單變量關聯分析與遞歸特徵淘汰，系統性地降低資料維度。同時，深入探討 L1、L2 與 Elastic Net 正則化技術在串流學習中的應用，解析其如何透過修改損失函數實現特徵簡約性。文章結合實務案例，闡明參數校準與資料預處理的重要性，旨在為處理高維度資料提供一套兼具理論基礎與工程實踐的智慧決策框架。
詞彙分析的精準策略：從文本前置處理到模型優化
本文深入探討詞彙分析在自然語言處理中的核心技術與實務挑戰。內容從詞形還原的精確性談起，強調其與詞幹提取的本質差異，並延伸至表情符號處理的必要性。文章進一步剖析在機器學習應用中，過度標準化的文本預處理可能導致模型效能下降的風險，提出應採用基於實證的漸進式策略。最終，本文主張詞彙分析不應是機械化流程，而需結合領域知識與語言特性分析，以實現資訊保留與雜訊過濾的最佳平衡，從而提升模型泛化能力。
量子核方法的理論誤差邊界與產業應用策略
本文深入剖析核方法中的訓練、泛化與預測誤差理論，建立一套評估框架。此框架不僅適用於傳統核方法，更為衡量量子核方法的潛在優勢提供理論基礎。文章從數學推導揭示正則化參數與核矩陣結構如何影響誤差上界，並結合半導體、面板檢測等產業案例，探討量子核在實際應用中面臨的硬體限制與效益邊界，闡明理論可行性與商業價值的差距，最終提出兼具務實性與前瞻性的產業落地策略。
深度學習模型核心概念與技術探討
本文探討深度學習模型中的核心概念和技術，涵蓋模型正則化、啟用函式、語義分割、情感分析、序列到序列模型等關鍵技術，並深入剖析它們的應用場景和實作細節。同時，文章也探討了深度學習模型的關鍵概念，如標量、矩陣、鞍點、區域性最小值、樣本空間和樣本點等，並以 Scikit-learn
GPT提示策略與LLM分類別應用
本文探討 GPT 提示策略，包含避免文字幻覺、指定格式、參考文字參照、逐步分析問題、提升 LLM 輸出精確度，並深入探討 LLM 在分類別任務中的應用，例如零次學習和少次學習，以及如何利用 LLM 快速構建分類別模型。
機器學習機率模型推論與模型選擇技術
本文深入探討機器學習中的機率模型、推論方法以及模型選擇技術。從機率模型的基本概念出發，介紹貝葉斯推論、潛在變數模型以及有向圖模型等核心概念，並探討模型選擇中的巢狀交叉驗證技術。文章提供程式碼範例，演示如何計算後驗分佈、邊際似然以及結構化注意力機制。最後，以支援向量機模型最佳化為例，詳細闡述巢狀交叉驗證的實作步驟、效能評
量子電腦器學習演算法整合應用
本文探討量子計算與機器學習的整合應用，介紹 QSVM、量子 k-means、QNN、QRF、QGB 和 QGAN 等量子機器學習演算法，並以 Python 程式碼示範如何運用 Qiskit 進行資料預處理、離散化與量子電路建構，以及如何利用 matplotlib
使用 Google Colab 建立與訓練人工智慧模型
本文介紹如何使用 Google Colab 建立和訓練人工智慧模型，涵蓋本地與雲端環境比較、Google Colab 環境設定、GPU 加速、整合 Google Drive 和 GitHub 等導向，並以手寫數字辨識模型為例，逐步講解模型建立、訓練和評估過程，以及活化函式、損失函式和最佳化器的選擇與應用。
Rust 實體運算與機器學習應用
本文探討 Rust 在實體運算和機器學習領域的應用。首先解析 rppal 函式庫如何透過直接存取 GPIO 暫存器提升效能，接著示範如何使用 Rust 構建 K-means 聚類別模型，並以貓品種分類別為例，講解如何生成訓練資料和運用 linfa crate 進行模型訓練，最後討論 K-means++
迴歸與分類別技術探討
本文探討多項式迴歸、樣條迴歸、廣義加法模型等非線性迴歸技術，並深入剖析分類別問題的核心概念、決策流程及多類別處理方法。同時，文章介紹了樸素貝葉斯演算法的原理、應用和程式碼範例，並比較了其與判別分析在信用風險評估中的應用。
大語言模型LLM的企業應用與未來發展趨勢
本文深入探討大語言模型（LLM）在企業中的應用、上下文學習、向量資料函式庫的運用、微調策略以及LLMOps的實踐。同時，分析了LLM的未來發展趨勢，包括提示工程、開源模型的崛起以及模型監控的重要性，提供企業在匯入LLM時所需的技術指引和策略參考。
Ray Tune機器學習超引數調優
本文介紹如何使用 Ray Tune 進行機器學習模型的超引數調優，包含與 RLlib 和 Keras 的整合，以及 Ray Data 的資料處理技巧。同時，也探討了 Tune 的工作流程、客製化搜尋演算法、Dataset Pipelines 等進階功能，讓讀者能夠更有效地利用 Ray 生態系進行機器學習實驗。
邊緣AI專案資料取得挑戰與解決方案
邊緣AI專案成功的關鍵在於高品質的資料。本文探討邊緣AI專案中資料取得的挑戰，包含資料來源的選擇、資料限制的克服、邊緣資料捕捉的獨特挑戰，以及資料儲存、版本控制和品質確保的策略。文章提供程式碼範例，說明如何評估感測器資料差異，並探討資料管理、版本控制和合成資料的應用，以確保資料集的代表性和可靠性。
增強 RAG 系統文字理解與縮寫處理
本文探討如何增強檢索增強生成 (RAG) 系統的文字理解能力，特別針對領域特定縮寫的處理。文中提出利用預定義的縮寫字典，將文字塊中的縮寫替換為完整術語，並保留原始縮寫以確保系統理解使用者查詢，無論查詢使用縮寫或全稱。此方法能有效提升 RAG 系統在處理專業領域文字時的準確性和效率，並改善使用者經驗。
大語言模型訓練與應用解析
本文探討大語言模型（LLMs）的訓練與應用，包含預訓練、微調方法，以及在不同應用場景中的優勢。文章詳細介紹了遮蔽語言建模和下一句預測等關鍵技術，並以 BERT 模型為例，闡述其在自然語言理解、遷移學習和泛化能力方面的優勢。此外，文章還探討了 LLMs
機器學習驅動的信用評分系統：從資料分析到智慧貸款決策的完整實踐
深入探討機器學習技術在信用評分與貸款決策中的應用，從資料前處理、特徵工程到模型建構的完整流程，涵蓋決策樹、隨機森林、梯度提升等演算法實作，並詳細分析模型偏差、公平性評估與風險管理策略，提供金融機構建構智慧信貸系統的實務指南。
Kubeflow：為何選擇TF工作實作生產級機器學習佈署
在將機器學習模型從實驗階段推進到生產環境時，我們經常面臨一系列技術挑戰。這些挑戰往往超出了模型本身的複雜性，涉及基礎設施、資源管理和佈署流程等多個層面。 機器學習佈署的關鍵挑戰 在實際工作中，我發現將訓練程式碼佈署到生產環境時，開發團隊通常會遇到以下難題
LangChain 構建線性資料處理應用
本文介紹如何使用 LangChain 構建線性資料處理應用，包含序列鏈、路由鏈和條件鏈的應用，並搭配程式碼範例和圖表說明，深入探討如何處理大型資料集、錯誤和異常，以及最佳化鏈條效能、測試和除錯。