前一天我們介紹了Python在建立機器學習模型與超參數的技巧,今天來介紹損失函數。 前面已經介紹完模型的模型的優化器與超參數,再來我們要看說模型訓練完之後成效到...
前一天介紹了維度表的應用以及有關商業智慧的部分,今天我們來看Python程式如何做到資料前處理的各個步驟。 資料前處理步驟: 1.觀看資料特徵,是數值型特徵還是...
前一天我們介紹了如何定義機器學習的問題和思考如何解決,今天要來介紹資料清理與數據前處理 資料清理與數據前處理 確認好問題和目標之後接下來就是要做資料前處理的部分...
前一天我們介紹了機器學習的模型與優化器,今天來介紹Python在建立機器學習模型與超參數的技巧。 建立模型 在 Scikit-learn 中,建立一個機器學習的...
深度學習 深度學習是多層人工精神網路或多層感知器的另一種稱呼,還有多種不同型態的深度學習系統,根據神經網路的根基以及運作準則。如: 前饋神經網路(feed-f...
前一天我們介紹了迴歸與分類問題,今天來介紹機器學習的模型與優化器。 Defining ML Models 課程當中講述了接下來會介紹的幾個重點,有機器學習模型定...
昨天介紹了機器學習模型的偏差,今天我們繼續就同樣議題深入探討。 Statistical Measurements and acceptable tradeoff...
前一天介紹了資料庫與資料倉儲的差別,今天我們來討論構建資料倉儲的維度模型。 Dimensional Modeling維度建模 以維度建模弄出來的東西就是Dim...
前一天我們介紹了損失函數,今天來介紹隨機森林與梯度提升機。 前面介紹了線性和羅吉斯兩種機器學習常見的模型,今天要再教大家隨機森林和梯度提升機兩種,其中梯度提升機...
前一天我們討論了資料視覺化的技巧,今天我們來看其他matplotlib語法以及Seaborn用法。 在matplotlib當中除了昨天介紹的plt.plot和p...
Google的機器學習計畫 Google的機器學習計畫要從當時的初級培訓計畫開始,ML Study Jam是他們第一次辦機器學習的計畫,以線上課程的方式來學習,...
剩下最後的兩天,Google Machine Learning的學習之旅即將結束了,我想要分享特別一點的內容 資料科學家——21 世紀最性感的工作 隨著大數據...
這次參賽是透過Google的ML Study Jam 機器學習培訓計劃來的,看到Google這次跟iT邦幫忙鐵人賽有合作,兩邊的學習計畫都有豐富的資源,而完賽獎...
前一天簡單介紹課程當中的機器學習流程以及機器學習應用在Google產品上,今天要深入討論機器學習的流程 coursera課程 coursera課程的部分絕大多數...
機器學習在GCP上運作的流程 第一堂課一開始先帶你認識機器學習在GCP平台上是如何運用的,它可以幫助我們解決哪些問題?就如同標題所寫,這節的重點在於機器學習在G...
前一天我們討論了資料前處理的各個步驟,今天我們來認識資料視覺化。 資料視覺化 資料視覺化(Data Visualization)是指運用視覺的方式呈現數據,有效...
前一天我們初步了解了ETL以及維度模型的定義,今天我們來談談資料庫與資料倉儲的差別。 資料? 在做機器學習應用時,有資料就代表著有優勢,而一般來說擁有大量的資料...
前一天我們介紹了監督式與非監督式學習,今天來介紹迴歸與分類問題。 Regression and Classification 講師接續上一堂課程的餐廳帳單例子來...
前一天介紹了ETL架構的子系統與與資料品質的衡量,今天我們來看資料倉儲有關商業智慧應用的部分。 注意! 接下來文章當中所提到的商業智慧應用是一種構建完成資料倉儲...
前一天我們介紹了Cloud Speech API和Translation and NL,今天來介紹監督式與非監督式學習 第一堂課程完成 前面我們花了好幾天的時間...
損失函數 Loss function 損失/誤差函數(loss function)又叫做代價函數(cost function),是用來評估模型的預測值與真實值不...
前一天介紹了維度模型,今天就維度模型部分繼續做補充。 企業要做DW/BI時規模非常龐大,會有70%時間精力花在DW/BI環境,需要要先挑最重要的一、兩個議題做,...
卷積神經網路 Convolutional Neural Networks 卷積神經網路(CNN)又被稱為 CNNs 或 ConvNets,它是目前深度神經網路(...
前一天把維度模型部分都將介紹完,今天我們來討論ETL架構的子系統與與資料品質的衡量。 34個ETL的子系統: Extract:1-3Clean & Co...
用Feature Crosses讓我們的樣本放入十字表格中,讓模型更容易出來。 教學文章:Feature Crosses 根據網路的文章(特徵組合&特...
前一天我們把Cloud Datalab服務介紹完,今天來介紹如果說沒有機器學習該怎麼解決問題? ML, not rules 講師介紹如果說在沒有機器學習的情況下...
昨天介紹了企業運用推薦系統服務的關鍵與機器學習的秘密,今天來看機器學習模型的偏差。 Machine Learning and Human Bias 講師介紹到機...
昨天我們把機器學習的模型誤差討論完,今天來介紹Cloud Datalab服務。 Cloud Datalab 目前有許多人在寫Python程式時不是使用Pytho...
前一天我們介紹了如果說沒有機器學習該怎麼解決問題,今天來介紹Cloud Vision API和Video intelligence API Cloud Visi...
人工智慧? 機器學習? 深度學習? 剛踏入機器學習的學生自然會對這些專有名詞感到相當模糊,我們就先來看看這張圖吧! 人工智慧vs機器學習 人工智慧是可說是一種...