2023 iThome 鐵人賽
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AI & Data
Day 6
2023-09-21
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嘗試在AI世界闖蕩 系列
Day 6 AI的主要演算法-3(符號學派)
Pedro Domingos的演算法分類: 符號學派 集成學習法Ensemble Method 集成學習法:降低一個樣本的缺點，混合多種樣本子集合...
tiffanyxxx32
團隊 臣無禮
AI & Data
Day 14
2023-09-29
497
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紮實的ML機器學習原理～打造你對資料使用sklearn的靈敏度 系列
DAY 14 「梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Trees / GBDT）」集成來做鳶尾花分類啦～
再一個集成學習方法～～ 白話來說通過叠代地訓練決策樹每一棵樹都試圖糾正前一棵樹的預測錯誤從而逐步提升模型的性能 基本原理：初始化模型：使用一個簡單的模型（比如...
sharonchen
AI & Data
Day 28
2023-10-13
497
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什麼演算法?一起來學機器學習! 系列
Day28-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part3
再續昨天！今天的筆記把論文剩餘的部分整理完 Hard negative mining 難例挖掘 由於存在大量的負樣本，所以導致嚴重的類別不平衡問題，訓練時...
yao021019
團隊 好想放假大學
AI & Data
Day 14
2023-09-29
497
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Fast ai 30天 系列
kaggle 登頂之路(三) 更大的模型
講師notebook 前面兩篇都是用較小的模型做改進，這一篇開始要嘗試著使用較大模型、較大輸入、集成模型什麼意思呢?以下分別解釋 較大模型：指的是模型的結構更...
Paul.Ciou
AI & Data
Day 27
2023-10-12
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利用 Databricks 學習 ML/LLM 開發 系列
Day27 - 如何使用 Databricks 做 LLMOps - Part 3
透過 edX - Large Language Modes: Application through Production 課程提到的 LLMOps Noteb...
jimmyliao
AI & Data
Day 20
2023-09-21
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用單張顯卡探索大型語言模型的奧秘 系列
Day 20 - Baby Llama2 Chinese (13)
目前除了BLEU以外找不到好的衡量GPT模型訓練結果好壞的方法，不過以之前的經驗，其實跟直接算loss也差不多，所以在pretrain與sft的階段都直接使用v...
jjchen1
團隊 我在鐵人賽烙賽、也在外木山裸泳◑ω◐
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