Share your open ML datasets on Hugging Face Hub!
Hugging Face Blog567d agoReleaseHugging Face 官方發文鼓勵機器學習研究人員將其開源數據集託管至 Hugging Face Hub。透過 Hub 提供的強大工具（如數據集瀏覽器、版本控制與 metadata 標記），研究人員能更輕鬆地推廣其研究成果。此舉旨在降低數據集獲取門檻，進一步推動全球開源 AI 社群的協作與創新。
Liftoff! How to get started with your first ML project 🚀
Hugging Face Blog1434d agoTutorial本文為 Hugging Face 針對機器學習初學者撰寫的入門指南。文章詳細介紹了從定義問題、準備數據集、選擇預訓練模型，到使用 Trainer API 進行微調，最後透過 Hugging Face Spaces 與 Gradio 部署展示的完整流程。這是一份幫助新手快速跨越 ML 門檻的實用路線圖，讓開發者能以最快速度實現從數據到 Demo 的完整閉環。
An Introduction to Q-Learning Part 1
Hugging Face Blog1476d agoTutorial本教程為 Hugging Face 深度強化學習課程的第一部分，深入淺出地介紹了 Q-Learning 的基本原理。內容涵蓋強化學習的核心要素（如 Agent、環境、獎勵）、馬可夫決策過程（MDP），以及如何利用 Bellman 方程式更新 Q-table。適合想要踏入強化學習與 RLHF 領域的開發者與研究人員。
Introducing Hugging Face for Education 🤗
Hugging Face Blog1499d agoReleaseHugging Face 宣布推出「Hugging Face for Education」計劃，旨在為全球教師與學生提供免費的機器學習教學資源。該計劃允許教師在 Hugging Face Hub 上建立專屬的班級組織，方便學生協作與提交專案。此外，學生還能利用 Spaces 與 Gradio 輕鬆建立並展示互動式 AI 應用，讓學術界能更無縫地接軌前沿 AI 技術。
Simple considerations for simple people building fancy neural networks
Hugging Face Blog1923d agoOpinion本篇文章探討在開發複雜神經網路時常被忽略的基本原則。作者指出，開發者往往過度追求複雜的模型架構，卻忽略了最基礎的步驟。文章提出了幾個核心建議：首先建立簡單的 baseline、利用「過擬合單一批次（single batch）」來 debug 程式碼、專注於數據品質而非盲目調整超參數，並強調不要過早進行系統優化。這些實用建議能幫助開發者節省大量調試時間。