用 H2O AutoML 建立購買機率預測模型
本篇文章介紹如何利用 H2O AutoML 建立一個「潛在用戶購買可能性」的預測模型，藉由預測結果來制定精準的行銷跟進策略。透過此專案，可以將行銷資源聚焦於高潛力用戶，進而提升整體行銷效益。
Python 連線 Oracle ERP 資料庫教學
本教學將帶你一步步使用 Python 連線 Oracle ERP 資料庫，從環境準備到實作完整程式碼，一次到位！連線的程式碼不複雜，但我某一個資料庫卻一直連線失敗，花了一周時間各種排查連線失敗的問題，最後發現問題是在 Oracle Instant Client 版本!
DeepSeek API不能用? 試試本地端吧!
DeepSeek API 突然不能用了？別擔心！本篇教你如何在本機電腦上，透過 Ollama 輕鬆運行 DeepSeek 模型，讓你免費體驗 DeepSeek LLM 的強大功能！
誰會贏? AI 角色對話的攻防策略
受到 ihower 在 WebConf Taiwan 2024 的 演講內容 啟發，於是做了這個簡單的 AI 角色對話攻防策略遊戲。我設定不同的 AI 模型扮演防守者(Defender)、挑戰者(Challenger)和評估者(Evaluater)，並讓防守者和挑戰者進行多輪對話。對話結束後，評估者會給出對防守者與挑戰者的表現評價與建議。
為什麼是 42?
在使用 Scikit-Learn 進行資料切分 train_test_split，或其他需要隨機性的參數時，常常會看到程式碼中出現random_state = 42，大家會有疑問為什麼是 42 嗎?
用 Tool 和 RAG 提升 LLM 準確度
大型語言模型(Large Language Models, LLM)作為人工智慧技術的重要突破，正在以前所未有的速度改變著我們與資訊互動的方式，從內容創作、智能客服、撰寫程式碼、科學研究，到創造出逼真的影像等，無不展現其強大碾壓人類的能力(跪🙇🏻♀️)。
(資料來源: Studious Panda Scene)
然而，LLM 主要透過大量資料進行訓練，所以當面對新資料及特定領域時，就會受限於訓練數據，而容易出現所謂的「幻覺現象」(Hallucination)。
Pass AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate
一次考上 AWS MLA 證照，本篇記錄下參與 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate 認證考試的過程，並整理相關資源，希望能對想要挑戰這張證照的朋友們有所幫助！
【LLM API】實作串接 OpenAI
隨著生成式 AI 的快速發展，OpenAI 提供的 API 成為許多開發者進行自然語言處理與生成應用的首選工具(學會串接OpenAI就可以說是AI工程師了XD)。本文將詳細介紹兩種串接 OpenAI API 的方法：使用官方 Python 套件，以及通過發送 HTTP 請求。
搞懂 SQL JOIN 的4種基本類型
在 SQL 查詢中，JOIN 是用來合併兩張或多張資料表的重要語法。本文會以客戶訂單為範例，介紹常見的 4 種 JOIN: INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 FULL JOIN，幫助大家理解每種 JOIN 類型的用途。
學校選課系統的關聯式資料庫設計
本文以學校選課系統為例，從一個初始需求的資料表出發，一步步完成資料庫正規化的過程。同時，也會解析如何處理一對一、一對多、多對多等關係，會更明白關聯式資料庫設計的核心概念與應用技巧。