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AI/ ML & Data

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AI/ ML & Data

Day 5

2024-09-19

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從零開始學AI：數學基礎與程式碼撰寫全攻略系列

【Day 5】單層感知器為何無法解決XOR問題-多層感知器介紹與數學證明

前言在昨天如果你有嘗試調整超參數並更換其他邏輯閘，你可能會發現無論怎麼調整，XOR與NXOR這兩個邏輯閘都無法正確的被預測。這是因為單層感知器的原理是在一個平...

austin70915

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Day 13

2024-09-27

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資料決策時代：從零開始打造公司數據引擎與決策文化系列

OLAP 維度建模（三）：維度表

維度表維度表（Dimension Table）是維度建模的另一個核心，儲存了與業務事件相關的敘述型資料，用來提供事實表（Fact Table）中度量值的情...

郭家良

團隊資料工程師甘苦談

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Day 11

2024-09-19

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深度學習的學習之旅：從理論到實作系列

[Day 11] 從理論到實踐：完成Frozen Lake的Q-learning訓練

前言昨天提到了一個Q-learning中的策略 Epsilon-greedy 策略，那這個東西到底是甚麼呢？他跟Q-learning有甚麼關係呢？今天的文章就...

arbin

團隊 NUTC imac

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Day 9

2024-09-15

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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 9]目前Python最佳化演算法的函式庫有啥？

前言這幾天一直在介紹進入最佳化演算法之前的種種，經過這幾天的鋪墊終於要進入主題了，今天要先介紹幾個常用的最佳化演算法的模組，這些模組都已經將功能包裝的很完整了...

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Day 26

2024-10-10

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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

Day25: 深度圖（二），深度圖是怎麼來的呢？

RGB 圖片的產生是透過相機的感光元件將光線轉換成電子訊號，再經過一系列的處理（例如降噪等）後，最後轉換成我們看到的帶有三種顏色組合而成的圖片。那麼深度圖又是怎...

幕村琉德滑

團隊天堂製造

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Day 7

2024-09-15

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我的深度學習-從0開始實作物件偵測系列

【Day 7】初見NMS（Non-Maximum Suppression，非極大值抑制）

一、前言在使用YOLO進行物件檢測時，模型往往會針對單一個物件產生多個不同可能的預測框，用來精準預測物件，但是，要如何確保不會有多個重複的預測框出現造成冗余的...

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