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AI/ ML & Data

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Day 4

2024-08-11

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機器學習與深度學習背後框架與過程論文與實作系列

DAY4 常見的runtime衡量方式補充 4/30

上一次我們提過用來衡量runtime和memoryusage的衡量方法，時間複雜度(Time Complexity)&空間複雜度(Space Compl...

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Day 15

2024-08-15

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30 Days of AI Research 系列

[Day 15] ESRL: Efficient Sampling-Based Reinforcement Learning for Sequence Generation

Paper link | Code link | AAAI 2024 整體想法增強式學習（Reinforcement Learning，RL）在序列生成模...

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Day 4

2024-09-18

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了解AI–道阻且長系列

Day4 AI學習

人們告訴機器計算方式，由機器自行分析資料細節稱為機器學習(Machine Learning,又稱ML)，深度學習又是機器學習的一種。AI與他們的關係如下圖:不管...

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Day 22

2024-10-06

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3D 重建實戰：使用 2D 圖片做相機姿態估計與三維空間重建系列

Day21: Random sample consensus (RANSAC) 算法

當我們有錯誤的匹配點怎麼辦呢？要如何找到正確的八個點來計算 Essential Matrix 呢？這時候就需要用到 Random sample consensu...

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Day 22

2024-10-06

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領域知識是什麼？如果你不想再聽到『這我早就知道了』

前言在我碩士班剛開始接觸到資料科學，還是個小菜鳥的時候，其實沒有覺得領域知識有多重要，過度自信的認為我只要有足夠的資料、夠豐富的分析工具和充足的資料探索，沒...

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Day 26

2024-10-02

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調整AI超參數好煩躁？來試試看最佳化演算法吧！系列

[Day 26]打鐵趁熱！來試著MealPy的更多應用，最佳化MLP與CNN網路

前言昨天介紹了使用MealPy進行機器學習模型超參數的最佳化，今天再來看看深度學習的部分吧。一樣我們來針對多層感知器(MLP)與卷積神經網路(CNN)進行最佳...

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