ChatBot已經很常見的用於各種商業服務,而ChatBot除了提供服務外,要成為一個更有效率的聊天機器人,就必須收集數據進行分析來優化,Google最近開放了Chatbase這個平台,如同ChatBot版的Google Analysis,Chatbase可以適用不同平台的聊天機器人。因此想透過三十天寫文章的方式自我鞭策學習較為常見的FB Messager與Line的ChatBot,並學習如何套用至Chatbase分析優化。
Microsoft 運算網路工具組 (CNTK) 是一個非常強大的命令列系統可以預測系統建立類神經網路。我們逐步來安裝 CNTK、 設定示範預測問題、 建立類神經網路模型、 做出預測,以及解譯分析結果。
使用google的深度學習套件tensorflow並利用python程式語言使用
如何在手機上使用tensorflow模組
擷取 Bot Framework Document 的重點作介紹, 因為Line為國人所熟悉且愛用的通訊APP, 故自幹 LineBuilder補足 devbotframework 未提供的這個部份, 並會加上幾個Line bot demo做為範例。
大家好,我是短挨低。我大學文組,後來不小心考上資工所,又不小心上了機器學習這門課。雖然廢物如我,可是偶爾也想認真一下,某一天我打開聖經課本PRML,糗了都看不懂,不是說好機器學習嗎??怎麼左翻右翻都是數學???騙我?? 費盡千辛萬苦終於有點頭緒,希望可以在這三十天透過這本書跟大家介紹一下機器學習是什麼,並且以python實做一些演算法。我本人文組,所以希望可以寫得讓文組也看得懂,如果你還是看不懂,我先跟你道歉。
這一年來只要在google打上Machine learning 或 Deep learning就會看到五花八門的資料 從youtube、coursera、udemy、臉書社團或書籍 做為一個學習焦慮者,花了一個多月的時間,把網路上跟實體書做了一次的overview 選出最適合自己的教材 我想藉由這次的參賽來,來紀錄並且分享我上課的內容 本次篇幅預計從Coursera上華盛頓大學的Machine learning Foundations 與 O'REILLY的精通機器學習使用python來切入 讓我們一起捲起袖子,learning一下吧
以『輕鬆/快樂學習】為出發點,用圖說故事 ,探討Neural Network各種演算法(Algorithms)的觀念、原理與實作。
一、概述: 整個文章集將爬梳整個機器學習中(視情況談及深度學習),取得資料、整理資料、分析資料直到預測資料的流程,並將自然語言處理作為分析及預測上面的實作案例,帶大家一步步進到機器學習的領域。 二、包含技術: 網路爬蟲、pandas資料分析、matplotlib資料視覺化、自然語言處理、分群演算法、分類演算法、視心情狀況談及聊天機器人與深度學習。 三、目標對象: 內行的人可以汲取自己不族的技術、外行的人可以做為半年的學習教材,循序入門機器學習。
每人每天都需要面對生活與工作上的大小雜事,雖然處理這些瑣事務並不困難,但耗費我們的心力去思考與處理,分散我們的專注力並降低工作效率。 本系列篇文章為一位想要嘗試改變的工程師,想要利用現有AI服務,建構個人專用機器人的開發日誌,歡迎關注。 若有錯誤與任何建議,請各位觀眾不吝指教 :)。