達標好文 技術 Day 6. 機器學習模型 - 學習的種類

當我們了解了 AI 的各種手法，就可以知道哪些想法在 AI 技術上是可行的，也能針對我們的目標知道需要什麼資料和要使用什麼演算法來建立模型（Model）。 資...

技術 Day 20：分類器 與 分類氣

當我們已經將文字轉成數值，接下來就是要利用分類的計算方式來進行好壞文章的分類。 在說明我們使用的分類演算法前，先用一篇的章節來說明各分類器的優缺點，以便讓大家對...

技術 Day 7. 機器學習模型 - 監督式學習（一）

講解完基本知識之後，開始介紹具體模型的部分，搭配範例可以更有感覺的知道實際上 AI 是怎麼做預測的。 接下來的範例，資料有的是機器學習用的公開資料，有的是為了方...

技術 Day 11: 人工智慧在音樂領域的應用 (機器學習/深度學習與類神經網路二)

機器學習簡介 (Machine Learning, ML) 機器學習是一種透過資料、特徵擷取以及訓練的方式，來幫助電腦能夠學習並且辨認出特定領域的知識。而機器學...

技術 Day 8. 機器學習模型 - 監督式學習（二）

決策樹（Decision Tree） 根據過去的資料來預測決策的樹狀圖，因為決策過程被視覺化，常被用來解釋決策的原因。 比如說租屋公司想要靠過去的資料預測怎樣的...

技術 Day 9. 機器學習模型 - 非監督式學習

非監督式的學習，資料上沒有標籤，也就是沒有答案，很適合還不知道要找出什麼問題，透過聚類來看出資料的相關性，比如說 Netflix 的客戶觀看影片傾向。或是找出異...