AI & Machine Learning 人工智慧與機器學習

人工智慧與機器學習相關技術筆記、平台部署和實踐。

📁 內容

H2O Driverless AI

H2O.ai 自動化機器學習平台的安裝與部署指南

• Docker 部署
• 自動化特徵工程
• 模型訓練與評估

MLOps

機器學習運維實踐、Docker 環境與範例

• PyTorch 開發環境
• TensorFlow Autoencoder 範例
• Jupyter Notebook 整合
• 模型部署與監控

🎯 主題涵蓋

機器學習平台

• H2O Driverless AI: 自動化機器學習
• PyTorch: 深度學習框架
• TensorFlow: 機器學習框架

MLOps 實踐

• 模型訓練與部署
• CI/CD 流程
• 模型監控
• 版本控制
• 容器化部署

應用場景

• 自動化特徵工程
• 深度學習模型訓練
• 電腦視覺
• 自然語言處理
• 時間序列預測

🚀 快速開始

H2O Driverless AI

# 下載並載入 Docker 映像
docker load < dai-docker-centos7-x86_64-1.7.0-10.0.tar.gz

# 執行容器
docker run --rm -p 12345:12345 -v $(pwd)/data:/data h2oai/dai-centos7-x86_64:1.7.0

MLOps 環境

# 建置開發環境
cd mlops/mlops
docker build -t mlops-env .

# 啟動 Jupyter
docker run -it --gpus all -p 8888:8888 mlops-env

📚 學習資源

官方文件

• H2O.ai 文件
• PyTorch 教學
• TensorFlow 指南

社群資源

• Kaggle - 資料科學競賽
• Papers with Code - 論文與程式碼
• Hugging Face - NLP 模型庫

🔧 工具與框架

深度學習框架

• PyTorch
• TensorFlow
• Keras

AutoML 平台

• H2O Driverless AI
• AutoKeras
• Auto-sklearn

MLOps 工具

• Docker
• Kubernetes
• MLflow
• Kubeflow

🎓 最佳實踐

1. 實驗追蹤: 記錄所有實驗參數和結果
2. 版本控制: 程式碼、資料和模型都要版本控制
3. 可重現性: 確保實驗可以重現
4. 自動化: 自動化訓練、測試和部署流程
5. 監控: 持續監控模型效能
6. 文件化: 詳細記錄模型和流程

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探索 AI/ML 的無限可能