工程開發資料分析自動化
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建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。
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探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。
分析財務數據,計算利潤率、投資回報率 (ROI) 等關鍵指標,並自動生成結構化的財務分析報告。
資料分析專員:進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化,透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。
一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架,採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。
全端軟體開發生命週期 (SDLC) 代理工作流程,使用 MCP 工具管理從需求導入、規劃到自動化測試、CI/CD 與基礎設施部署的完整生產週期。
探索並推薦代理技能組合以完成複雜的多面向任務,提供「最大品質」與「最小依賴」兩種推薦策略。
使用 Ruby debug gem 進行測試套件的互動式除錯工作流程,包含逐步執行、系統狀態檢查與根本原因分析。
掌握 LangGraph 多智能體編排。使用監管者-工作者模式、條件路由與狀態管理,構建具備容錯能力的複雜 AI 工作流。
全面的生物訊號處理工具包,用於分析心電圖、腦電圖、皮膚電活動等訊號,支援心理生理學研究及多模態整合。
Next.js 全端開發標準流程,整合 GET API 路由、伺服器動作 (Server Actions)、SWR 資料獲取,以及使用 Zod 驗證的 React Hook Form 表單處理。
一套用於建立、迭代與管理可重複使用工作流程的框架,結合結構化文件與自訂 Python 自動化工具。
使用電腦視覺相似度嵌入技術,在 FiftyOne 資料集中尋找、檢視並移除重複或高度相似的圖像。