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...
「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...
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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Auto-sklearn 今日學習目標 了解 Auto-sklearn 運作原理 Meta Learning Bayesian Optimization B...
我們在Day 7的時候曾經介紹過基於達爾文物競天擇適者生存的演化式計算,那麼今天開始我們就來詳細的介紹演化式計算當中的基因演算法要如何套用在作曲上。 在第七天介...
AutoML 今日學習目標 了解何謂 AutoML 超參數調參方法 Grid Search Random Search Bayesian Optimizat...
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昨天我們介紹了馬可夫模型的基礎原理,那麼今天我們接著介紹要怎麼把音樂套用馬可夫模型裡面。 訓練 (Training) 首先,馬可夫模型需要先對他做訓練(Trai...
CatBoost 今日學習目標 了解 CatBoost 模型 實作 CatBoost 迴歸模型-房價預測 模型訓練、特徵篩選 超參數搜索 自動處理類別型的特...
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今天我們先從馬可夫模型 (Markov Model) 開始聊聊他是如何用在音樂作曲上的。在第十三天時我們有聊到Hiller 跟 Isaacson在1957年利用...
LightGBM 今日學習目標 LightGBM 與 XGBoost 比較 了解 LightGBM 優點 實作 LightGBM 處理資料不平衡資料 信用卡...
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堆疊法 (Stacking) 今日學習目標 了解 Stacking 方法 堆疊法的學習機制為何? 利用 Stacking 實作迴歸器 透過 Stack...
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XGBoost 今日學習目標 XGBoost 介紹 XGBoost 是什麼?為什麼它那麼強大? XGBoost 優點 比較兩種整體學習架構差異? Ba...
接下來的幾天我們會比較詳細的介紹幾個演算法是如何運用在作曲上,但在我們開始進入演算法作曲之前,我們要先來做一些基本觀念的建設以及對於基本的參數設定做一些介紹。...
今天我們正式開始聊聊AI作曲相關方面的話題~ AI作曲歷史 如果要追朔到最早的自動作曲 ,大家可以猜猜看從什麼時候開始呢?(這裡我們不說AI作曲,而是用自動作曲...
今天作為機器學習這系列的收尾,我們來聊聊深度學習與機器學習的差異,以及為什麼現今的機器學習/深度學習發展跟以往相比能夠在結果上有如此巨幅的成長。 深度學習 前兩...
「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...