AI說書 - 從0開始 - 107 | AI怎麼處理沒看過的字
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
總結一下目前有的素材：
- AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
- AI說書 - 從0開始 - 104 | 資料清洗一次教：定義資料清洗的函數
- AI說書 - 從0開始 - 105 | AI 資料準備 : 資料集的資料進行資料清洗
- AI說書 - 從0開始 - 106 | 低頻率詞彙篩除方法：定義空白表單、詞彙計數器的函數 (排除頻率低的詞彙)
我們現在必須處理詞彙表外（Out-Of-Vocabulary, OOV）詞，OOV 詞可能是拼寫錯誤的詞、縮寫詞或任何不符合標準詞彙表示的詞，我們可以使用自動拼寫檢查，但這並不能解決所有問題，在這個例子中，我們將簡單地將 OOV 詞替換為 unk（未知）標記：
# Mark all OOV with 'unk' for all lines
def update_dataset(lines, vocab):
new_lines = list()
for line in lines:
new_tokens = list()
for token in line.split()
if token in vocab:
new_tokens.append(token)
else:
new_tokens.append('unk')
new_line = ' '.join(new_tokens)
new_lines.append(new_line)
return new_lines
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
數據分析與解讀
隨著數據的爆炸式增長，能夠分析、解讀和應用數據的能力變得至關重要。這包括熟悉數據分析工具和技術，如統計學、數據挖掘、機器學習等。然而，僅靠短時間的數據分析並不足以提供深入見解。
要熟悉數據分析工具和技術，如統計學、數據挖掘和機器學習，可以從以下幾個方面入手：
基礎知識的學習
分享我怎麼「用 AI 設計一個學習流程」讓我把學過的英文「真的記住，並且用的出來」
這個過程不會碰到複雜的技術，
只需結合基本學習原則，還有在ChatGPT用中文下指令的技巧
這樣你以後就可以針對自己想學的英文內容設計客製化的學習材料跟練習過程喔！
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，對一些看似基本，但是重要且會影響到之後實作的項目概念有點疑惑，覺得應該查清楚，所以搞懂後記錄下來，寫下這篇文章(應該說是筆記？)。
正文
下面這段程式碼：
model = Sequential()
model.add
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
http://tinyurl.com/12000ai888
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