2023 iThome 鐵人賽
帶我們前進的 是想證明自己的力量
AI & Data
選手 121 文章 2526
Day 6
2023-09-21
7683
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前言 昨天了解到了機器學習的各種學習方式,今天就要針對模型的目標來區分出兩種不一樣的問題,一個是回歸問題 ( Regression Problem ),一個是分...
Day 4
2023-09-17
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LIME 和 SHAP 都是機器學習中的解釋性方法,它們的共同點是都適用於模型無關性(Model Agnostic),並透過資料來解釋模型的預測結果。如果不想深...
Day 25
2023-10-08
7631
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Excel內建外部資料的匯入功能,讓我們不用撰寫任何VBA的程式碼,就能將網頁的資料匯入Excel工作表中。 新版 進入Excel空白活頁簿後,在上方的功能區選...
Day 16
2023-10-01
7511
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前言 在訓練模型時,有時會被一些專有名詞搞混,像一個參數就有分「參數」和「超參數」,今天我們要來搞清楚這兩個名詞的差異啦 ~ 參數 Parameters 在...
Day 24
2023-10-07
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在這個系列中,我們已經介紹了深度神經網路中的DNN(深度神經網路)和CNN(卷積神經網路),以及它們如何透過不同的方法進行模型解釋。今天,我們將深入探討如何使用...
Day 12
2023-09-27
7481
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簡介 雖然多數的 Local LLM 不會像 ChatGPT 一樣高達 175B 的參數量,但即便模型只有 7B, 13B,在只有一兩張 3090, 4090...