Pipeline
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上一篇有提到過「寫一行就能使用模型的封裝工具包 pipeline」，至於為什麼他可以寫一行就解決呢？真的有那麼神嗎？
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第七篇文章！這一篇將聚焦於管道（Pipeline）與模型組合（Ensemble Models），這些進階技術能簡化工作流程並提升模型表現。我們將介紹管道的設計、模型組合的應用，並通過實作範例展示如何構建高效的機器學習工作流。準備好優化你的機器學習項目吧！
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Transformer模型驅動的人工智慧正在將無所不在的一切連接起來，機器直接與其他機器通訊，人工智慧驅動的物聯網訊號無需人工干預即可觸發自動決策。 自然語言處理演算法
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延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，同時在AI說書 - 從0開始 - 26靠ChatGPT產生Decision Tree程式，現在我們來
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延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7：Plot the confusio
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Train a decision tree classifier mod
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延續AI說書 - 從0開始 - 23示範了ChatGPT回答的能力，現在我們來看看ChatGPT撰寫程式的能力。
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發文者
2024/07/08分享我目前所在的產業中導入AI所遇到的瓶頸供參: 首先是GPU算力的建置，這牽扯到公司有多少預算進行研發環境的建置，再深一層是透明度的瓶頸，AI算法的透明度是使用該算法的信心指數，比方說在醫療、金融等產業，對於AI作法的透明度有很高的追求，這衍伸出一個名詞: 可解釋性AI，這意識在我們產業中漸漸抬頭。 最後是AI的根源: 資料，目前我們產業開始導入AI，但發現以前的資料都沒有保留，這造成跨入AI新思維上有很大的瓶頸，這也衍伸一個新技術: 數位分身 (Digital Twin)，以上幾點是我們產業對於AI導入的幾點侷限，供參，也謝謝您持續追蹤我的文章，後續有疑問，亦歡迎持續交流。
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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 20以及AI說書 - 從0開始 - 21中，闡述眾人目前對生成式AI的認知謬誤。
現在我們來談談生成式AI的根基 - Fou
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 20中，闡述GPT模型的Supervised and Unsupervised觀點，接著一樣引述書籍：Transformers f