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2021-09-03 14:20:13
🎓💻 · Hahow 好學校 「Hahow 好學校」取名自台語的“學校“ ha̍k-hāu（ㄏㄚˇ ㄏㄠ）的發音，有著群募開課的機制，是個有著多元跨領域的課程平台。 這次選擇的課程是【Python 推薦系統入門: 打造令人上癮的產品】。課程由淺入深，從推薦系統在日常生活中的應用開始帶領學員入門，...
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今日內容摘要
✅ 開源的行銷自動化工具
✅ 開源的團隊聊天伺服器
✅ 一個 JavaScript/HTML5資料網格，具有試算表的外觀。支援 React、 Vue 和 Angular
✅ 實現了一個 HTTP Live Streaming 客戶端 Javascript 程式庫
✅ 使用 Vanilla javascript 開發的幻燈片
✅ 超強的 Laravel Excel 套件 – 匯入和匯出
✅ 一個 Laravel 套件幫助你瘋狂地生成幾乎完整的 CRUD 頁面
✅ 一個用 Python 和 Flask 編寫的微部落格網頁應用程式
✅ 一套以人工智慧為中心的 JupyterLab Notebooks 擴充套件
✅ 在 PyTorch 中快速、模組化地實現實例分割和目標檢測分割演算法
✅ 一個可以將你的機器學習模型大規模地部署到 Kubernetes 上的開源平台
✅ 客製化 kubernetes 多用途的 YAML 配置管理
✅ Elasticsearch & Logstash 的輕量級傳輸器
✅ 仿製一個 SnapChat
✅ 用於與 OAuth 2.0和 OpenID Connect 提供者通訊的 Android 客戶端 SDK
✅ 使用 .Net Core 3.1 ，C# 8 和 React + Redux 等技術的乾淨架構範例
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▌自學機器學習為什麼常失敗？
機器學習演算法背後，由微積分、線性代數...等數學理論支撐。大部分的自學者很難看懂這些數學公式，半途而廢，或進而在一知半解的情況下，硬抄、硬套其他人寫好的程式碼，無法活用並解決自己的問題。
市面學習資源，大多講某某演算法「是什麼」、「怎麼做」；而很少講「為什麼要用該演算法」，以及「什麼時候該用這個演算法」。導致自學者常常張冠李戴，把解決特定問題的某種演算法，囫圇吞棗地硬套到另一種問題身上。
▌電腦補教界30年經驗 #提供系統化學習路徑
✅ 30小時扎實課程
6大機器學習模型＋股票趨勢預測專案，所學直接應用在真實情境中！
✅ 一定用最淺顯易懂的方式，解說演算法背後的數學原理。
✅ 每個理論搭配一個以上的實例講解！
提供「乳癌預測」、「男聲／女聲辨識」、「某人離職機率高嗎」、「信用卡客戶貢獻度預測」...等數十個課後練習作業，並由講師親自批改，讓學員對機器學習從「了解」、晉升到「精熟」。
✅ 提供講師自製的「機器學習快樂版」函式庫，讓你用不到一半的程式碼行數，做出比別人更棒的功能！
▌上完課後，可以解決職場或生活上哪些問題？
舉凡目前手機「人臉辨識」，或者蘋果手機的 Siri 「語音助理」，自動駕駛，智慧家電（根據外界溫濕度、自動調節環境...等），無人農場、牧場（以機器監控植物、牲畜當下狀況，給予水、肥料、飼料...等），語言翻譯軟體／App（講中文→翻譯出日文），購物車推薦系統（「買了這項物品的人，也買了...」）...都是機器學習可以解決的範圍。
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#投資自己永遠不嫌晚
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