第九屆 冠軍

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以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐
I code so I am

系列文章

DAY 21

Day 21:自動擷取摘要(Automatic Text Summarization)

前言 現在人身處網路時代,每天都會收到一堆LINE、Email、Facebook、Instantgram、...等等五花八門的訊息或網頁,花整天看都消化不完,只...

DAY 22

Day 22:自動擷取摘要(Automatic Text Summarization) -- NN 作法

前言 昨天我們談到萃取法(Extractive Method),從本文中擷取相對重要的字句,當作整篇文章的摘要,雖然可行,但不是我們平常處理的方式,較普遍的作法...

DAY 23

Day 23:銷售量預測 -- LSTM 的另一個應用

前言 之前,我們都在影像、語言等基礎應用上打轉,這次我們要來探討一個可應用在企業運作上的實例,銷售預測主要是希望藉由過去的銷售記錄預測下一個週期的銷售量,在統計...

DAY 24

Day 24:銷售量預測(2) -- 『時間序列分析』技巧篇

前言 上一篇我們以航空公司的每月乘客人數為例,使用 LSTM 模型預測下個月的乘客數,其中牽涉到『時間序列分析』(Time Series Analysis)一些...

DAY 25

Day 25:自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐

前言 Neural Networks 在影像、文字、語音等自然使用者介面(NUI)處理有突破性的發展,之前我們已經見證過影像及文字的辨識威力了,從這一篇開始,我...

DAY 26

Day 26:自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐(續)

前言 上一篇我們舉了一個很簡單的範例,判斷聲音是bed、cat 或是 happy,實務上它可以應用在一些場域,例如,PowerPoint簡報時,我們可以用聲音下...

DAY 27

Day 27:音樂資訊檢索(Music Information Retrieval,MIR)

前言 K過『自動語音識別』(Automatic Speech Recognition)後,原想對聲音的研讀要告一段落,沒想到柳暗花明又一村,又看到 Machin...

DAY 28

Day 28:小學生談『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network,GAN)

前言 Facebook AI 大師 Yann LeCun 在接受Quora專訪時說『GAN及其變形是近十年最有趣的想法(This, and the variat...

DAY 29

Day 29:機器學習的資料處理生命週期

資料處理流程(Process) 機器學習(Machine Learning)處理資料的生命週期(Life cycle) 與 Data Mining 是一致的,這...

DAY 30

Day 30:完結篇 -- Machine Learning 工作前景與技能

前言 當我們人生決定轉向,不能免俗的,一定要了解市場行情,免得誤入歧途,人財兩失。因此針對 Machine Learning 相關的工作進行了一番調查,除了工作...