JT in Data Scientists Playground

May 9, 2018

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LSTM_深度學習_股價預測

LSTM，是目前RNN(Recurrent Neural Network)中最常使用的模型。RNN主要是要解決時間序列的問題，一般的DNN，在inpute資料通常是沒有時間性的資料。而RNN透過將Hidden…

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JT in Data Scientists Playground

Aug 9, 2018

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Google Data Engineer 證照心得分享

之前因緣際會了解了Google有出Data Engineer的證照，之後就邊上班邊準備GCP的Data Engineer證照，也很開心的最後有考上這個證照。在這邊就稍微分享一下準備的心得。

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JT in Data Scientists Playground

Apr 27, 2018

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Wide&Deep模型_推薦系統_原理

Wide&Deep for recommendation 這篇論文，主要是Google於2016年提出的推薦系統，並且當時應用於app推薦。

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ricky chang in Data Scientists Playground

Aug 21, 2018

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Semantic Open Source — Rasa 手把手介紹

最近因為業務需求，開始研究一些 open source…

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JT in Data Scientists Playground

Apr 18, 2018

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SVD_推薦系統_原理

在Netflix大賽後，基於矩陣分解的推薦系統被大家所開始研究並優化，且此方法能補足過去近鄰推薦的一些問題。像是推薦系統中的item之間存在相關性，當item增加，訊息量不會隨著item增加而線性增加。

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ricky chang in Data Scientists Playground

Jul 30, 2018

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Google Professional Data Engineer 證照心得

原本就想說如果考過的話，要發一篇心得文，可惜第一次考GG了…….所以拖到現在，今年五月決定要來考這張證照，和幾個朋友一起看coursera的課程一起討論，當初只是想說是google開課的，內容應該會涵蓋大部分的考試範圍，課程在練習的lab有時候會提供免費的帳號讓你可以實作，但越上到後面的課程，越覺得課程講的真的是很基本，如果已經有相關經驗其實可以不用看這系列課程，而且還有一大部分的時間在教你如何使用GCP的服務。

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JT in Data Scientists Playground

Apr 1, 2018

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Word embeddings_文字探勘_原理

Word embedding (Word vector)是近年來文字探勘非常熱門的技術，主要是用來將文字轉換成向量，透過向量化可進行大量運算。

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JT in Data Scientists Playground

Oct 24, 2018

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Towards Data Science系列文＿介紹

從以前研究所到職場，其實會發現，資料科學所需要能力非常多， 從ETL至Model驗證等都必須都要有概念。尤其是資料科學同好，一定有看過以下Data Science能力圖：

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JT in Data Scientists Playground

May 21, 2018

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Top kaggler 經驗分享

最近在Official kaggle blog所看到的一篇好文章，主要是訪問目前世界第一的kaggler，並將他比賽的心得分享給大家。下面會將訪問重點整理在下面，大家有興趣的可以看一下Top kaggler如何玩kaggle。

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ricky chang in Data Scientists Playground

May 31, 2018

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深度為王？其實你沒有那麼需要深度學習

工作一段時間後，也慢慢體會到職場有許多難處，常常會思考目前公司的產品是否符合消費者的需求，還是只是一群工程師閉門造車的自High產物。

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