利用數據科學預測博弈結果 機器學習的應用範圍十分廣泛，其中一個值得關注的應用領域便是分析博弈數據，並預測博弈結果。在本篇文中，我們將以足球博弈為例，展...

本研究旨在分析葡萄牙業餘足球隊的角球策略，並比較成功和不成功隊伍的表現差異。研究者觀察了500次角球，其中250次來自成功升級的隊伍（排名前2位），2...

在數據科學及機器學習(Machine Learning)領域中，合理分割數據樣本對確保模型準確度和泛化能力至關重要。本文將深入探討樣本分割的重要性、常...

語言模型的運作原理與一般認知有所不同。這些模型並非即時上網搜索答案，而是通過在預先訓練的「參數」(parameters)中進行計算來生成回答。從技術角...

近年來，大型語言模型(Large Language Models, LLMs)的發展引起了學術界和產業界的廣泛關注。這些模型在處理自然語言任務方面展現...