第 11 屆 iT邦幫忙鐵人賽::用30天向世界宣告，這一年來鋼鐵般的歷練

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初心者的自我挑戰系列第 13 天

Google Study Jam- Launching into machine learning on coursera Module2 - Last part - summary

今天開始繼續學習:不知不覺也漸漸習慣每天上coursera看個課程,然後把心得與學到的概念打在這邊的日常生活.講實在前一個禮拜真的是滿痛苦的,感覺自己都在趕心得...

showtime201005 於 2019-09-28 發表｜ 1126 次瀏覽
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AI可以分析股票嗎? 系列第 27 天

沒有實作所以只好講幹話系列(四) :: 淺談Reinforcement Learning (RL)

零、引言其實在我的30天規劃中，我希望可以實測「三個不同的架構」和「兩種不同的預測」 : 三種不同的架構 CNN RNN RL 兩種不同的預測...

預計撐兩天XD 於 2019-09-28 發表｜ 4696 次瀏覽
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透視Google Machine Learning的奧秘系列第 13 天

[Day13] 認識資料視覺化

前一天我們討論了資料前處理的各個步驟，今天我們來認識資料視覺化。資料視覺化資料視覺化(Data Visualization)是指運用視覺的方式呈現數據，有效...

芋頭於 2019-09-28 發表｜ 3776 次瀏覽
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How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 20 天

【20】tensorflow 訓練技巧：觀念一次就搞懂 Gradient Descent, Momentum, Adagrad, RMSProp, Adam 五種 optimizer 差異篇

在模型更新時，我們可以利用損失函數 (cost function) 來得到誤差，再來我們會根據這個函數的微分去做權重更新，而權重值更新的策略如何，就是看你使用...

Capillary J 於 2019-09-28 發表｜ 16683 次瀏覽
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Understanding and Applying Machine Learning with Google Cloud Platform 系列第 12 天

Day 12 - How Google does Machine Learning (11)

以混淆矩陣協助達成包容性機器學習在前往包容性機器學習的路上，有個重要的途徑便是從我們已經訓練好的機器學習模型當中，找出模型上目前還做得不夠好的地方，也可以說是...

b469er 於 2019-09-28 發表｜ 1437 次瀏覽
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Machine Learning Day30 系列第 12 天

[Day12]訓練模型-避免overfit

當我們做完特徵工程，判斷資料適合的模型後，進行訓練的同時，要記得避免overfitting。 Overfit vs Underfit Overfit : Tr...

may1005 於 2019-09-28 發表｜ 2120 次瀏覽

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