2023年轉職資料科學家不再吃香2017年我花了一年半時間踏入這個領域，比起會計財稅領域的穩定氛圍，AI技能的技術迭速度與創新環境代讓個人的光環得以顯現，也讓我在2018年開始成為全職資料科學家，並在未來的三年如魚得水，也寫下「非本科系轉職軟體工程師指南」，當時這篇文章在相關關鍵字排行上面可以排到廣告以外前一或…Apr 23Apr 23
Bi-Tempered Loss — 處理錯誤標記資料的損失函數由於最近開始接觸工廠產線瑕疵檢測專案，工廠端對於錯誤判釋的可能幾乎是零容忍，因此一直致力於處理到99%準確率以上的模型瑕疵，但是工廠的訓練資料集大多都上萬張，要把所有錯誤標記抓出來實在太痛苦，剛好又被Medium廣告打到這篇文章: How To Train ML Models…Sep 21, 2021Sep 21, 2021
Linebot 2.0 with Django Complete Tutorial — Echo Bot, Saving Userprofile, Two-Page RichmenuIntroductionFeb 12, 2020Feb 12, 2020
非本科系轉職軟體工程師指南台灣這幾年對人才的想像似乎圍繞著這幾個詞彙: 跨領域人才、T型人才、協槓青年。隨著這個風潮，最常見的大約是各domain人才希望踏入資工領域，今年已經有不下十個朋友詢問我相關問題，所以整理了一些想法跟大家分享。現在想想…Sep 29, 20194Sep 29, 20194
2017 資料分析師的練成之路總體來說，2017算是最有希望的一年，從暗不見天日、徬徨錯愕的預期未來中，漸漸看見了一絲曙光。這篇文章除了訴說自己掙扎著逃出苦海的心路歷程之外，主要是希望給予正在同條路上的夥伴們一些分享。Mar 6, 2018Mar 6, 2018
