人的科技文明發展始終來自於人性 在未來的世界和社會當中，會有許許多多的場域可以看見機器人的應用服務與搭配，不論是甚麼樣類型的機器人，當機器人與人工智慧不斷地出現...
前言 上篇介紹 Decision tree，而這篇要分享的 Random forest 就是建構在 Decision tree 上的演算法。 Notebook...
前言 由於 Keras 的引進，使得 Tensorflow 架構變得有點疊床架屋，到底要遵從哪一路徑學習，常令初學者感到困擾，因此，對 Tensorflow 其...
文章說明 開啟新的篇章，第二篇會想說這個主題的原因是，我自己在找原始碼的時候，其實跌跌撞撞蠻久的，後來我找到了比較適合自己的方式去挖掘程式碼，於是想跟大家分享。...
前言 之前的有一些案例程式使用 Tensorflow Dataset，但沒有多作解釋，心中有愧，因此，花了一些時間，整理相關用法如下。 Tensorflow D...
人的科技文明發展始終來自於人性 在未來的世界和社會當中，會有許許多多的場域看見機器人的應用與服務，不論是甚麼樣類型的機器人，當機器人與人工智慧不斷地出現在生活中...
前言 當神經網路含很多(Deep)神經層時，常會在其中放置一些 Batch Normalization 層，顧名思義，它應該是作特徵縮放，但是，內部是怎麼運作的...
人的科技文明發展始終來自於人性 在現今網路發達並且遍布的狀態之下，人人都可以上網，人人都可以非常輕易地找到需要的資料，但是在這個前提之下有一個概念非常的重要，那...
文章說明 文章分段： 文章說明 簡介datasets 描述模型訓練的流程 程式架構：上程式的虛擬碼，預告要寫的檔案、功能有哪些 主程式的實際撰寫，註明程式...
前言 影像分割(Image Segmentation)也稱【語義分割】(Semantic Segmentation)，它可以是物件偵測演算法 RCNN 的延伸...
文章說明 今天去參加婚禮，所以沒時間寫文章，所以我決定將我去實習時，熟悉的工具，還有每個階段在做的事情紀錄下來。一開始是處理資料，並沒有直接接觸模型的實作部分。...
前言 Autoencoder 是一個非常重要的模型，它是很多進階模型的基礎，例如風格轉換(Style Transfer)、影像分割(Image Segmenta...
人的科技文明發展始終來自於人性 在一個不斷求快求變求通的世界，我們與萬物的連結越來越緊密，所有的物件都逐漸地慢慢再產生大量的訊息，在這些不斷產生大量訊息的物件之...
溫馨小提醒：影片畫質設成1080會比較清楚喔！！ Kotlin語法速成專區：我的Kotlin整理筆記Kotlin線上讀書會共筆讀書會成員Andy Lu學習筆記...
前言 前一篇實作一個簡單的物件偵測(Object Detection)，接下來我們來模擬自駕車(Self Driving)如何辨識前方的障礙物，一樣使用Tens...
在未來的疫後世界當中，所有的事物都需要靠科技網路來維持，不論是工作還是娛樂都需要網路來幫助，也因此在疫情的世界當中，為了要避免人們的接觸，都需要靠網路的幫助來維...
在當代的社會中，當前的科技發達且複雜，許多的人都不斷地開發新的程式語法及語言在物質文明的世界中，生活上有許多商業行為都太複雜，需要多方的資訊來輔助，不論是哪一種...
前言 前一篇介紹如何安裝 TensorFlow 2 Object Detection API，今天我們就來實作一個簡單的物件偵測(Object Detectio...
斜槓學習 – 零基礎成為 AI 解夢大師秘笈 前言 系列文章簡介 大家好，我們是 AI . FREE Team - 人工智慧自由團隊，這一次的鐵人賽，自由團隊將...
斜槓學習 – 零基礎成為 AI 解夢大師秘笈 前言 系列文章簡介 大家好，我們是 AI . FREE Team - 人工智慧自由團隊，這一次的鐵人賽，自由團隊將...
前言 筆者曾介紹過物件偵測(Object Detection)，請參閱【這裡】，三年來，整個技術的演進又提升了不少，尤其是YOLO演算法已經進化到第5版了，而且...
前言 因應新冠病毒的防堵，企業及公共場所多強制戴口罩，這一篇就來實作如何利用AI偵測是否戴口罩。 前一篇談到預先訓練好的模型(Keras Application...
前言 之前我們都是自建模型，事實上 Keras 引進很多預先訓練好的模型(Keras Applications)，他們都是屬於影像辨識的模型，大都是各屆影像辨識...
全民瘋AI系列 第12屆iT邦幫忙鐵人賽 前言 本系列教學將介紹常見的機器學習演算法，最後再將所學套用在實際案例。例如AI模型的前後串接，以及API伺服器部署...
前言 前一篇利用【資料增補】(Data Augmentation)技術，擴增訓練資料，對於準確率是否有真的提升嗎? 這次，我們就來實作一個具有書寫介面的桌面程式...
前言 前一篇利用CNN辨識手寫阿拉伯數字，其實有幾個缺點： MNIST 的訓練資料與滑鼠撰寫的樣式有所差異，我猜 MNIST 的資料收集應該是請受測者寫在紙上...
前言 從這一篇開始，我們要開始介紹一些演算法及其應用，了解 Keras 的進階用法。首先，介紹【卷積神經網路】(Convolutional Neural Net...
前言 之前我們測試過一些內建的Callback，這次筆者要自訂 Callback，將損失寫入 Pandas Data Frame，並且作圖畫出優化的軌跡。 可監...
前言 上一篇簡單介紹 TensorBoard 的功能，並且測試以下功能： 追蹤損失和準確率等效能衡量指標(Metrics)。 將圖片寫入 Log。 這次，我...
前言 TensorBoard 是 Tensorflow 提供的視覺化工具，功能非常強大，除了可以顯示訓練的過程，也可以顯示圖片及語音。在訓練的過程中就可以啟動T...
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楊舒安
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