雖然這篇labeling機器學習鄉民發文沒有被收入到精華區：在labeling機器學習這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 labeling機器學習產品中有4篇Facebook貼文，粉絲數超過8萬的網紅Microsoft Taiwan，也在其Facebook貼文中提到， 在個人電腦上做機器學習已是稀鬆平常 但對企業來說，要克服「規模化」才能實際應用 本堂課將展現 Azure Machine Learning 協助規模化的強項： ☀「程度規模化」 ─ 各種程度的資料分析師、IT 人員可共同作業 ☀「合作規模化」 ─ 領先業界的 #MLOps，讓合作更加透明、高效 ☀「...
同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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labeling機器學習 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的精選貼文
2021-10-01 13:19:08![post-title]()
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labeling機器學習 在 大象中醫 Youtube 的最佳解答
2021-10-01 13:10:45![post-title]()
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labeling機器學習 在 大象中醫 Youtube 的最佳解答
2021-10-01 13:09:56![post-title]()
labeling機器學習 在 Microsoft Taiwan Facebook 的最讚貼文
在個人電腦上做機器學習已是稀鬆平常
但對企業來說，要克服「規模化」才能實際應用
本堂課將展現 Azure Machine Learning 協助規模化的強項：
☀「程度規模化」 ─ 各種程度的資料分析師、IT 人員可共同作業
☀「合作規模化」 ─ 領先業界的 #MLOps，讓合作更加透明、高效
☀「模型規模化」 ─ Azure 上的模型可使用高達 170 億個變數
☀「基礎設施規模化」 ─ 隨選即用的基礎建設，享用 GPU 的強大運算力
☀「部署規模化」 ─ Azure 可將模型大規模到各種裝置、應用中
🙌彩蛋報你知
電腦視覺專案最耗人力的 Labeling 作業，Azure 現在有 #Assisted Labeling 自動標註提供協助了，有實作展示喔
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#大數據小教室 #AzureMachineLearning
labeling機器學習 在 FinLab財經實驗室 Facebook 的最佳解答
【機器學習的策略無效？】
【因為你少了這個訣竅！】
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這篇文章針對以往的labeling方式進行優化，
讓訓練出來的模型，可以有更準確的預測！
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沒有參加課程的同學，也可以跟我們一起學習，
下方的程式碼都是完全公開的！請大家自行拿取玩玩看喔！
文章網址：
https://www.finlab.tw/generate-labels-stop-loss-stop-profit/
影音課程網址：
機器學習：https://hahow.in/cr/finlab-ml
財經數據爬蟲分析：https://hahow.in/cr/python-finance
labeling機器學習 在 FinLab財經實驗室 Facebook 的最佳解答
【時間序列量化交易 - FinLab實體活動】
機器學習模型用於實際交易，不容易！
FinLab在此次的研討會中，介紹了很多小撇步，讓機器學習效果更好，更能夠應用於實際交易。以下是重點摘要：
📕【Labeling】 是很容易被大家忽略的部分，以「持有N天後報酬率」當做label真的好嗎？
我們翻閱 paper 列舉更好的方法，
Tripple barrier:
[Prado 2018] Advances in Financial Machine Learning
Continous trading signal
Continuous trading signals
[Dash 2016] A hybrid stock trading framework integrating technical analysis with machine learning techniques
Trading Point decision
[Chang 2009] Integrating a Piecewise Linear Representation Method and a Neural Network Model for Stock Trading Points Prediction
📕【 CNN神經網路】除了做出好的label，我們也介紹了CNN要如何實際用於trading：[Sezer 2018] 產生很多不同參數的技術指標，並且將這些技術指標做成圖片，來預測交易訊號，非常的有趣！
[Sezer 2018] Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach
📕【 Feature importance】通常我們會利用 feature importance來篩選重要的feaature，但是我們平常真的做對了嗎？這部分我就先賣個關子XD
研討會頭影片：
https://drive.google.com/file/d/18dEAalouKvWAtlZSUjc8X9_i8uOHMwci/view?usp=sharing
假如你看到這裡，恭喜你！告訴你一個小秘密，就是我們要辦一場教學活動，由於是第一次實驗性質試辦，此活動酌收茶點費100元，設備場地感謝Fugle的贊助！
當天是個三個小時的小課程，會介紹如何用上述的內容做出一個有效的機器模型策略喔！（需要自行帶筆電）
時間：7/27號 （星期六） 下午 2 點到 5 點
地點：台北捷運西門站五號出口3分鐘路程
名額：25名（白老鼠XD）
金額：100元用來吃吃喝喝（因為是白老鼠，才是這個價格XD）
條件：完成AI股票理專課程的「第 1 章單元 2」
（課程網址：https://hahow.in/cr/finlab-ml）
報名辦法：
這個星期天(7/14)晚上10點準時收看finlab粉絲團，我們會在此時發佈表單，採先搶先贏的方式報名喔！（場地空間有限～不好意思囉）