從人工智慧發展到至今的深度學習,伴隨著技術不斷進步並帶給人們生活更加便利與智能,例如:每天手機 Line上出現的推薦文章、在企業中以深度學習應用在產線上的檢測都拜 AI 所賜,在這些的應用中所用到的服務則稱為推論服務…
在 AI 領域中若要獲得表現不錯的模型是需要花費一番心力,需經過反覆的訓練、評估每次訓練完成的模型相關性指標是關鍵所在,但模型的組成相當複雜,對於模型的洞察、除錯、超參數調整將影響的模型的哪些指標是不容易的。…
在傳統一體化架構下,應用程式的更新與部署至關重要,因為新增的功能與測試綁定在一起,層層功能堆疊使得架構非常複雜,隨著時間的推演,系統架構的 耦合性…
晶圓代工業正迎向智慧製造的未來