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AI/ ML & Data

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AI/ ML & Data

Day 4

2024-08-21

840

ML/DL-新手選手村系列

day4_常見ML術語（成本函數，誤差函數，目標函數）（2/2）

今天我們要談的是在ML書籍或部落格上常會看到的名詞，也就是：在昨天我們有談到成本函數與誤差函數在一般書上或blog看到的時候，你可以把它當成是同一個名詞。...

fuanhsu1

AI/ ML & Data

Day 14

2024-09-30

839

學習人工智慧的概念和技術系列

學習如何應用K-means進行非監督學習

什麼是 K-means？K-means 是一種簡單而強大的聚類演算法，它的基本想法是將資料點分成𝑘k 個群組，每個群組都有一個稱為「質心」的中心點。具體步驟如下...

玉泉

AI/ ML & Data

Day 6

2024-09-12

837

調整AI超參數好煩躁？來試試看最佳化演算法吧！系列

[Day 6]根據方程式來寫出測試函數的程式吧！(1/3)

前言昨天介紹了9種不同的測試函數，今天想帶各位來實作這些函數的程式設計，這三天我會分享一下我的思路以及撰寫程式的方式，希望各位能理解，若有問題等也都歡迎和我討...

golucky_sir

AI/ ML & Data

Day 11

2024-09-19

837

我的深度學習-從0開始實作物件偵測系列

【Day 11】好用套件管理工具分享 - pipenv

一、前言簡單介紹一下為何要使用pipenv，當我們有許多不同的專案，使用著不同版本的套件，此時就會互相衝突，因此我們就需要使用到pipenv，pipenv是一...

Xiang

AI/ ML & Data

Day 5

2024-09-19

836

從點子構想到部署上線：機器學習專案的一生系列

[Day 5] ML Project Lifecycle 介紹 - Step 2. 蒐集和準備資料（Collect and Prepare Data）

在明確定義出商業目標之後，接下來就可以開始著手準備資料啦！資料的準備通常分為以下幾個步驟：蒐集資料（data collection）標記資料（data l...

Min

AI/ ML & Data

Day 27

2024-10-11

836

猴子也能懂的電腦對局 : 30天打造自己的對局AI 系列

Day27 Bitwise Operation

終於有可以完賽的感覺了，本來預期介紹完位元運算，要接著介紹電腦對局競賽推坑大家參賽，然後就結束，現在還剩下三天要寫單人對局或多人對局好像都有點困難，有點苦惱要...

marsgoat