系列文章
[Day 21] 數字辨識實戰：使用MNIST模型識別數字
前言 昨天完成了一個基本的訓練，今天當然就要來拿來預測資料啦～～（沒有文章庫存了，好緊張喔，每天都要努力產出文章，還要弄研究所推甄的東西 程式開發及解釋 為了方...
[Day 22] 初見生成對抗網路
生成對抗網路 (GAN) 前言 昨天出現小插曲~ 今天要來介紹生成對抗網路囉~ 什麼是生成對抗網路 首先老樣子，我們先來認識甚麼是生成對抗網路（Generati...
[Day 23] 自然語言處理 NLP
自然語言處理 NLP 前言 其實在寫到今天的文章之前，我對於NLP都只是略有耳聞，但不知道他的細節，但在賽前我在規劃要介紹甚麼的時候，請chatGPT給我一點靈...
[Day 24] 生成式AI的影響與挑戰
生成式AI 前言 鐵人賽文章已經步入尾聲了，前陣子透過一些程式碼的介紹及一些機器學習的概念深度學習的概念來介紹，而今天我們要來介紹人工智慧的另一個分支生成式AI...
[Day 25] 了解大型語言模型(LLM)：變革AI的核心技術
LLM 前言 昨天說到了生成式AI，今天來介紹一個跟他息息相關的重要技術，LLM吧~ LLM是什麼 LLM的全名是Large Language Model，中文...
[Day 26] Transformer：自然語言處理的關鍵技術
Transformer 前言 昨天提到的大型語言模型（LLM）依賴一個非常關鍵的技術架構——Transformer。它在自然語言處理（NLP）領域掀起了革命性的...
[Day 27] Attention 機制與 Self-Attention 機制的比較與應用
前言 昨天提到了Transformer，也說了他是基於Self-Attention 機制，今天就來談談這個技術又是什麼。在自然語言處理（NLP）及其他序列資料處...
[Day 28] 利用機器學習打造 SMS 垃圾郵件分類器
垃圾郵件分類實作 前言 看完了一系列的介紹，肯定要自己動手做做，這次我會透過一個簡單的垃圾郵件分類器專案，來實際應用所學的機器學習概念和技巧。我會逐步展示如何使...
[Day29] 運用 Naive Bayes 建立垃圾郵件分類模型：從訓練到預測
前言 昨天介紹了一些相關的東西，也把一些基礎的部分完成了，今天就要進入最後的重點，也就是訓練及預測了，廢話不多說，直接來看看程式碼吧~ 訓練功能 這邊主要功能是...
[Day 30] 垃圾郵件分類完整測試結果 - 人工智慧最終篇章
結果展示 我透過GPT替我生成幾封垃圾郵件來做測試，並輸入進我們的程式內。 1. Dear valued customer,You have been sele...