#Model Evaluation

BA 不應該用「看起來還行」來評估 AI。你需要明確 protocol：evaluation criteria、 scoring rubric、blind test methodology、go/no-go framework。本文從 test set 設計 到 sign-off decision 提供完整實務流程。

Duy Tran2026年5月5日14 分鐘

初學者的機器學習路線圖從零開始，遵循易於理解的方法：直覺第一，程式碼第二，數學就夠了。課程從環境設定、第一個模型、正確評估、過度擬合/資料外洩預防，到常見模型（線性、邏輯、樹、XGBoost）、無監督、時間序列和生產部署。每組課程都有迷你項目、現實生活中的挑戰和清晰的輸出清單。

關於微調大型語言模型的綜合課程 - 何時微調、資料準備、在 Google Gemini/Vertex AI、OpenAI 和開源 (LoRA/QLoRA) 上進行微調。比較微調與 RAG、模型評估方法和生產部署。計算實際成本。