系列文章
【day21】分群?分類?傻傻分不清楚-分群演算法介紹
何謂分群(Clustering)?何謂分類(Classification) 我們在看一些AI文章時，可能會看到分群(Clustering)或分類(Classif...
【day22】對Google評論自動分群-HDBSCAN與Sentence-BERT(上)
DBSCAN的問題 我們昨天提到了分群演算法DBSCAN的分群原理，也提到了密度不同會導致的問題，你可能會覺得這是一個小問題，但在實際使用上卻因這個密度，從而導...
【day23】對Google評論自動分群-HDBSCAN與Sentence-BERT(下)
對Google評論自動分群 今天的目錄如下: 1.取得Google地圖評論 2.S-BERT安裝與資料轉換 3.HDBSCAN安裝與資料合併 4.查看最終結果...
【day24】加快程式的運算速度-學習常見的降維演算法
在過去23天內我們學習到了各神經網路模型的架構與原理，並且藉由小專案的方式來使用這些模型，但在AI的技術中除了要運用這些模型，還要學習如何輸入乾淨的的資料，所以...
【day25】手刻最簡單的神經網路-單層感知器（Single Layer Perceptron）
課程剩下最後的6天，我們今天要來增加你對神經網路的印象，所以今天要來手刻最簡單的神經網路單層感知器（Single Layer Perceptron） 單層感知器...
【day26】手刻神經網路來解決XOR問題-多層感知器 (Multilayer perceptron) (上)
前向傳播、反向傳播 昨天大致上提到了前向傳播 (Forwardpropagation)與反向傳播 (Backpropagation)，但因為是單層感知器所以我們...
【day27】手刻神經網路來解決XOR問題-多層感知器 (Multilayer perceptron) (下)
手刻多層感知器 今天的目錄如下: 1.建立與初始化資料2.架構神經網路模型3.更新參數4.顯示結果 建立與初始化資料 與昨天相同我會把它寫成class的形式，因...
【day28】不要再用準確率(Accuracy)評估分類模型了!-混淆矩陣(Confusion Matrix)與評估指標
資料不平衡產生的問題 我們先前在判斷分類任務時，只使用了準確率(Accuracy)來判別，但只依靠Accuracy來判斷分類模型卻不是一種最佳的方法，我們先看到...
【day29 】蒐集資料與訓練模型時會發生的常見問題 & 解決方式
今天是課程倒數第二天，我相信你在學習的過程中產生了很多的疑問，所以今天我要來統整在訓練時常見的問題與解決方式。但注意這些回答都是參考解答不一定是最佳解，因為在深...
【day30】路途還很遙遠只有良好的基礎才能走向更遠的路-30天的技術總結與心得
前言 在過去的29天內我們共完成了13個專案，並用實作為主理論為輔的方式學習AI，過程中不單單只使用了別人的資料集，還使用到了在AI中相當重要的技術"...