今天我們繼續介紹一些比較知名的AI作曲的公司/軟體。 Jukedeck Jukedeck可以說是AI音樂公司的大大大優惠大大大前輩,Jukedeck是由 Sto...
「鮭魚均,因為一場鮭魚之亂被主管稱為鮭魚世代,廣義來說以年齡和臉蛋分類的話這應該算是一種 KNN 的機器學習,不正經的數據分析師,畢業後把人生暫停了半年,在 G...
今天開始我們來介紹一些已經有公開發布成果或是已經有成熟軟體提供用戶使用的公司產品。 索尼 (Sony) - Flow Machine Flow Machine...
使用 Python Flask 架設 API 吧! 今日學習目標 API 觀念講解 什麼是 API? RESTful API HTTP Request 方法...
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今天我們來聊聊生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) ,發音為幹。 GAN是Ian Goodfellow在20...
昨天我們聊到了RNN與馬可夫模型在作曲上因為缺乏長期記憶的關係,導致在創作音樂上無法有效的理解曲式與結構而導致創作出來的音樂比較雜亂無章,今天我們就先來聊聊 長...
儲存訓練好的模型 今日學習目標 使用 pickle + gzip 儲存模型 將訓練好的模型打包並儲存 載入儲存的模型 讀取打包好的模型並預測 前...
機器學習常犯錯的十件事 今日學習目標 探討機器學習常犯的十件錯誤 前言 人工智慧近年來成為任何產業熱門的話題之一,各公司積極地導入機器學習技術協助產業 AI...
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循環神經網路(Recurrent neural network, RNN) 首先我們先來介紹循環神經網路(Recurrent neural network, R...
今日學習目標 了解 K-Fold 各種不同變形 K-Fold Cross-Validation Nested K-Fold Cross Validation...
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今日學習目標 常見的交叉驗證方法 K-fold Leave one out cross validation Random Subsampling Boot...
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今日學習目標 如何選擇最佳的模型? 深入理解度擬合與欠擬合 Bias-Variance Tradeoff 如何避免過擬合與欠擬合? 前言 在機器學習中...
今天我們來把整個基因演算法作曲系列做一個完結。前幾天我們花了很多篇幅一一講解整個基因演算法作曲的各種細節,包含個體與參數的設定、Crossover與Mutati...
資料分布與離群值處理 今日學習目標 資料特徵觀察與離群值分析 檢視資料的分布狀態 偏度 (Skewness) 峰度 (Kurtosis) 修正特徵偏度的...
昨天我們聊到了IGA裡用人類與基因演算法做互動來評估音樂個體,優點是這樣的評估方式可以確保演化的方向可以朝著評分者的主觀喜好前進; 而缺點則是時間成本高且容易產...
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昨天我們聊完了子代出生後所要面臨的第一個挑戰 - 突變。我們接著來聊聊整個基因演算法裡面最重要的一塊 如何評估音樂的好壞來決定演化方向 也就是所謂的適應值函式...
昨天我們講完了音樂間是如何彼此交配並生出子代,今天我們接著來講出生後的子代必須面隊的充滿挑戰的一生。 突變 (Mutation) 所有經過親代交配後所生出來的子...
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Plotly Express 今日學習目標 安裝 plotly 手把手實作視覺化鳶尾花朵資料集 直方圖 特徵關聯度分析 散佈圖 箱形圖 複合型視覺化技巧 匯...
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Optuna 今日學習目標 Optuna 如何採樣參數? 實作 Optuna 搜尋最佳超參數 以 XGBoost 迴歸模型於房價預測為例 Optuna 視覺...
今天我們繼續介紹基因演算法作曲。昨天我們介紹了如何讓電腦看得懂音樂/音符的樣子以及如何對基因演算法裡的個體做設定,今天我們照著步驟來介紹個體之間彼此 交配(Cr...
今天我們開始詳細的介紹作曲是如何與基因演算法做結合 首先我們先快速複習一下基因演算法的流程:(1) 隨機亂數的給予一定數量的個體。(2) 而這些個體彼此之間會互...
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