技術解析

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由開發團隊的需求出發,從無到有設計一個實用的 MLOps 系統
MLOps, 技術解析, 技術

由開發團隊的需求出發,從無到有設計一個實用的 MLOps 系統

Machine Learning Operations(MLOps)是持續性機器學習模型管理與部署的實踐,可以幫助機器學習模型開發團隊有效地執行模型的實驗、管理、部署等任務。任務細節多半依據團隊的實際需求客製化各種功能,並利用網路上各種不同專攻功能的套件,整合成一個 MLOps 系統。本文將從開發團隊的需求出發,依序先介紹 MLOps 系統的基本功能需求,並據此挑選套件,最後利用這些套件搭建一個實用 MLOps 系統。幫助讀者快速暸解一個實用的 MLOps 系統的設計過程。

AI 專案開發一定要用 MLOps 嗎?從專案流程看起
MLOps, 技術解析, 技術

AI 專案開發一定要用 MLOps 嗎?從專案流程看起

MLOps是近來極為熱門的單字,在許多討論專案的文章或是論壇中都可以聽到,不過,實際上對於專案的幫助是什麼呢?這篇文章希望透過宏觀的角度來介紹MLOps,以及不管是完全沒接觸過AI、或是正開始學習AI的學生,甚至是熟稔AI技術但正在觀望是否要導入MLOps的工程師或主管們,都希望能透過這篇文章來讓你能更了解它。

白話解讀:為什麼AI應用語言學觀點可以提早捉到病毒變異?
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白話解讀:為什麼AI應用語言學觀點可以提早捉到病毒變異?

我們能不能將病毒蛋白的基因序列想像成類似人類的自然語言?這又跟快速掌握病毒變異有什麼關係?而人工智慧又能幫什麼忙?從這幾個問題出發,學者們透過自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)生成蛋白質序列並縮短預測病毒突變的時間。這究竟是如何做到的?

  • 王文傑
小數據條件下的語意分析
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小數據條件下的語意分析

幾乎所有的語言分析應用場景的先決條件就是「數據量要大,愈大愈準」。但如果某個專業領域裡面只有寥寥數篇相關文件,例如新產品的行銷文案、專業技能的訓練課程講稿內容乃至候選人的政見發表或是辯論文字稿…等。我們有什麼辦法能讓「人工智慧」幫我們透過少量的數據,就做出像人的判斷呢?

  • 王文傑
模型解析:AI如何讀懂病毒「語言」協助防疫
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模型解析:AI如何讀懂病毒「語言」協助防疫

近日台灣疫情再度升溫,儘管疫苗已經開始施打,但隨著COVID-19病毒持續變異,傳播能力也不斷上升,未來對於病毒的研究更顯重要。科學家從語言模型的角度出發,解析如何將原本用於學習人類語言的 AI 語言模型,應用來學習病毒變異的語言,或許將有助未來病毒疫苗的設計。

  • 蔡源鴻