2022 iThome 鐵人賽
「連續 30 天發表技術文章不中斷」爆發驚人的技術能量,
寫出一整年的成長與學習。
AI & Data
選手 67 文章 1482
Day 3
2022-09-03
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想要進行數據分析,必定對資料分析的4道工程有所觀念。【資料分析的4道工程】• 了解資料將資料分門別類,掌握特徵,準備真正需要的資料,進行資料整形。• 解讀資料總...
Day 7
2022-09-22
3240
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「隱藏著黑暗力量的鑰匙啊,在我面前顯示真正的力量! 跟你訂下約定的小櫻命令你,封印解除!」《庫洛魔法使》木之本櫻 昨天我們學到了中文斷詞的方法,還有一些需要...
Day 4
2022-09-19
3235
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在我們開始介紹如何使用平台作曲之前,我們必須要先來了解AIVA的收費標準與模式,以免在未來使用上不小心違反了規則。 就如我在Day 3所說,免費仔基本上已經可以...
Day 29
2022-10-10
3233
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Autoencoder概念 在變數過多時,往往會使用許多不同的特徵選取的方法來選取重要的特徵,機器學習模型中常使用的變數挑選方法為正規化迴歸(Lasso, Ri...
Day 16
2022-09-21
3232
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Reference Machine-Learn-Collection Data augmentation using Torchvision引用這作者的範例...
Day 10
2022-09-10
3230
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上回我們完成了一項人工智慧的應用—影像辨識中的CNN,他是屬於機器學習中的監督式學習,機器學習大致可以分為監督式學習以及非監督式學習,其實兩者最大的差別就是有沒...