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 16
2023-10-01
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通過結合多個模型的預測結果提升整體性能 白話說就是將多個獨立訓練的機器學習模型整合在一起以提升整體性能的技術可以降低過擬合風險,提高泛化能力,從而在許多情況下提...
Day 19
2023-09-22
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我是在 2021 年經由 Bryan Yang 知道這個詞彙的,他也寫過鐵人賽專文介紹。 [Day 1] 資料產品簡介 我們是從 Simon O'Regan 這...
Day 2
2023-09-13
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提到AI學習,我們人類單體Sensor和處理器肯定應付不過來,那麼借鑒機器之間能夠合成算力,我們需要Call out支援,學習Docker我們有Dockerh...
Day 6
2023-09-18
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檢視模型效果 前天訓練了模型~今天我們要評估一下模型的效果。常見的評估方式,就是準確度跟混淆矩陣。先上程式碼:(其實先前程式碼裡面有) # 進行預測 y_pre...
Day 6
2023-09-17
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生成式模組不斷推陳出新,從最一開始的GAN到之後演進的新模組,我們逐漸了解到這個可能取代人類大部分勞力工作的力量是什麼面貌。 上一篇我們講到了,DDPM擴散式...
Day 11
2023-09-26
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今日份 Ferris 今天開始可以磨刀霍霍向專案了,先來把必要的安裝準備好吧! Rust nightly 由於接下來使用 Leptos 時會需要 Rust 每夜...