本篇也是進行說明，是關於訓練資料與測試資料相關資訊。 上篇說明模型「泛化」，當我們做出模型的時候，要進行調整與測試，讓我們的預測越接近現況。而在這邊要規劃我們...
eyelash*睫毛
於 2019-09-28 發表 ｜ 4895 次瀏覽
哈囉大家好，今天是day12，向各位報告今天的影片進度: ML是一個電腦寫一支程式完成特定任務的過程，電腦透過一些資料去找出最適合的程式。 傳統的softwar...
wilson40609
於 2019-09-28 發表 ｜ 1148 次瀏覽
｜
Train a model on Google Cloud Monitor that model training Deploy it as a micro...
kehsyu
於 2019-09-28 發表 ｜ 830 次瀏覽
透過昨天的方法得到混淆矩陣後，我們可以開始利用一些評估矩陣，以得知如何讓ML模型運作得更加完善。 如同昨天說明的，我們需要專注在型一及型二錯誤，而我們可以透過混...
WLLO
於 2019-09-28 發表 ｜ 966 次瀏覽
正規化與超參數(Hyperparameter)調整的教學，藉由Tensorflow playground來學習有關正規化的概念和內容，之後更介紹能運用Googl...
測試
於 2019-09-28 發表 ｜ 1094 次瀏覽
今天來講第六個服務，寫到第21天終於第六個了。這個服務跟前幾天的Text-to-Speech剛好相反，是把聲音轉成文字。這服務號稱可以辨識120種語言跟其變化，...
Joseph-bug
於 2019-09-28 發表 ｜ 2315 次瀏覽
廖洧杰
已寫 30 天
hannahpun
已寫 30 天
CSScoke
已寫 30 天
Maxwell Alexius
已寫 30 天
Jason Cheng (節省哥)
已寫 30 天
pjchender
已寫 30 天
阿斬
已寫 30 天
CSScoke
已寫 30 天
Gary
已寫 30 天
fx777
已寫 30 天
