iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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技術如何在Google Colab和Replit中請AI解說Python程式碼及相關天文觀念？

我寫的書《資料視覺化：用Python為星空作畫》有提到Google Colab和Replit這兩個線上程式編輯平台，但沒有提到它們其實可以用AI解說程式碼，所以...

astrobackhacker ‧ 2024-11-11

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技術在 Colab 上無痛產出 llama.cpp gguf 量化模型

llama.cpp 是個相當受歡迎的語言模型推論框架，但一些相關的環境配置、編譯手法稍微困難一點，若不是有點技術底，一開始玩起來是頗痛苦。好在後來作者都會定期...

Penut Chen ‧ 2024-07-25

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鐵人賽 SideProject30 DAY 18

Laravel 擴展宇宙：從 1 到 100 十倍速打造產品獨角獸系列第 18 篇

技術 #17 用 Colab 打造你的雲端機器學習運算平台 (2/2)

昨天我們實驗完了使用 colab 設定 openai 的 whisper，今天就要開始設定一整套的流程。 Flow 我們的流程將分為兩個部分：爬蟲部分：從...

Bill ‧ 2023-10-03 ‧團隊所以隊名要叫什麼

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鐵人賽 SideProject30 DAY 17

Laravel 擴展宇宙：從 1 到 100 十倍速打造產品獨角獸系列第 17 篇

技術 #16 用 Colab 打造你的雲端機器學習運算平台 (1/2)

在這個數位資訊爆發的時代，誰能掌握資訊，就如同在淘金潮中掌握金礦的勝利者一般，在這數位巨山中挖出有價值的資料。在目前的聲音應用浪潮中，有能力將將聲音數據轉換...

Bill ‧ 2023-10-02 ‧團隊所以隊名要叫什麼

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 4

30天從零開始學習NLP(自然語言處理) 系列第 4 篇

技術 Day 4 - NLP 相關開發環境與設定

這裡介紹的開發環境都是我自己有試過的。由於是要訓練自然語言處理的模型，這會蠻耗時的，因此如果電腦有GPU是最好的，如果沒有的話沒關係大家可以使用我等等介紹的雲...

肉彈 ‧ 2023-09-19

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技術 Colab

我想請問下下面這行程式的意思老師上課時講到了一行程式predict=mode1.predict_classes(x_test)然後他對其的解釋是「這個指令是把所...

30381884 ‧ 2023-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

就用 Jetson Nano 來實作 Edge AI 吧！系列第 26 篇

技術【Day 26】客製化 YOLOv5 模型 (五)：Colab 訓練 YOLOv5 模型

今天將使用「Google Colab」來訓練我們的模型，關於 Colab 的功能在此就不多做贅述了。我們使用的程式碼是由官方提供的 YOLOv5 Colab 程...

Felix Lin ‧ 2022-10-07 ‧團隊超級奶爸康樂團

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

就用 Jetson Nano 來實作 Edge AI 吧！系列第 18 篇

技術【Day 18】Hello AI World (四)：用 Colab 訓練植物分類模型

以 Jetson Nano 的邊緣裝置的定位，適合拿來做神經網路推論，並不適合（也不合理）跑神經網路訓練，即使可以跑也是會等到天荒地老。既然如此，拿 googl...

Felix Lin ‧ 2022-09-29 ‧團隊超級奶爸康樂團

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 30 篇

技術【30】使用混合精度(Mixed precision) 對訓練產生的影響

Colab連結一般我們在做機器學習任務時，在模型裡計算的資料型態採用的是 float32 (即佔用32的bits或4個bytes)，而 Nvidia 與 Ba...

Capillary J ‧ 2021-10-14

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 29 篇

技術【29】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時使用 SMOTE 解決實驗

Colab連結今天要介紹處理不平衡資料的方法叫 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)，其原理就是...

Capillary J ‧ 2021-10-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 28 篇

技術【28】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時使用 Oversampling 解決實驗

Colab連結昨天我們使用了降低多數樣本 Undersampling 的方式來解決少數樣本的問題，今天我們要用複製少數樣本 Oversampling 方式來實...

Capillary J ‧ 2021-10-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 27 篇

技術【27】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時使用 Undersampling 解決實驗

Colab連結不平衡資料集(Imbalanced Dataset) 指的是當你的資料集中，有某部分的 label 是極少數的狀況，在這種狀況下，若單純只用準確...

Capillary J ‧ 2021-10-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 26 篇

技術【26】你都把 Batch Normalization 放在 ReLU 前面還是後面

Colab連結 Batch Normalization 到底要放在激勵函數之前還是之後呢？這是之前我在自己練習規劃架構時遇到的問題，我把這個問題拿去網路上查時，...

Capillary J ‧ 2021-10-10

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 25 篇

技術【25】ReLU 家族評比個別使用ReLU LeakyReLU PReLU SELU 來訓練

Colab連結今天要來實驗不同的 ReLU 家族的評比，挑戰者有基本 ReLU 尾巴翹起來的 Leaky ReLU 帶有參數控制尾巴的 PReLU 比較新...

Capillary J ‧ 2021-10-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 24 篇

技術【24】如果把 Dropout 放在 CNN 之後會發生什麼事

Colab連結不知道大家有沒有發現，目前現在主流的網路結構中已經愈來愈少看到 Dropout 了，在早期 VGG 還當紅時，Dropout 在 Dense L...

Capillary J ‧ 2021-10-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 23 篇

技術【23】Batch Normalization 使得 Regularizers 無效化？談談這兩者的交互影響

Colab連結昨天我們探討了 L1 與 L2 Regularizers 的問題，但其實啊，Regularizers 還有一個和 Batch Normaliza...

Capillary J ‧ 2021-10-07

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 22 篇

技術【22】正規化方法 L1 與 L2 Regularizers 的比較實驗

Colab連結正規化 (Regularizers) 是在 Loss Function 中，多加一項權重的懲罰，目的是規範模型在學習過程中，避免權重值過大，達到...

Capillary J ‧ 2021-10-06

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 21 篇

技術【21】不同的模型權重初始化 (Weight Initialization) 對應的使用方式

Colab連結有關權重如何初始化也是個各派不同的訓練方法，從 tf.keras 官方文檔就看到一大堆的初始化方式，對於開始接觸的人來說，還真是頭痛。我們知道...

Capillary J ‧ 2021-10-05

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 20 篇

技術【20】從頭自己建一個 keras 內建模型 (以 MobileNetV2 為例)

Colab連結雖然 Tensorflow 提供了幾個預訓練模型讓我們可以很快的完成訓練任務，但是有時候想做一需實驗時(比如說微調 mobilenet 的 CN...

Capillary J ‧ 2021-10-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

新手一起來Azure上玩 NNI (auto-ML的一種) 系列第 19 篇

技術 NNI如何搬到雲端上玩？

截至目前為止，NNI也安裝了，model也會了。可是，就是沒有錢買一張繪圖卡，到cuda device去飆速訓練。沒關係，雲端上有兩位大神，可以免費讓您遨遊，享...

Newbie ‧ 2021-10-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 19 篇

技術【19】使用 Pooling 和 Conv 來把圖片變小 (subsampling) 的比較實驗

Colab連結早期剛學深度學習時，我們 AlexNet 學到了幾個基本的 CNN, Dense, Pooling, Dropout Layers，其中 Poo...

Capillary J ‧ 2021-10-03

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 18 篇

技術【18】GlobalAveragePooling 與 Flatten 的差異與比較

Colab連結今天要探討的主題在模型從CNN Layer 轉變成 Dense Layer 時，使用 GlobalAveragePooling (GAP) 與...

Capillary J ‧ 2021-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 17 篇

技術【17】訓練到一半遇到 nan 嗎? 梯度爆炸與梯度消失的測試實驗

Colab連結今天大家介紹 Gradient Exploding （梯度爆炸）與 Gradient Vanishing (梯度消失)，並會簡單做個實驗觸發這...

Capillary J ‧ 2021-10-01

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 16 篇

技術【16】如果把圖片從RGB轉成HSV和灰階再拿去訓練會怎樣

colab連結普遍我們拿來訓練的圖片都是RGB，普遍都是機器學習的CNN層找到一些局部特徵來做分類，這些局部特徵對我們人來說，即使是轉成視覺化的特徵值，依然是...

Capillary J ‧ 2021-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 15 篇

技術【15】圖片標準化 [0,1] 與 [-1,+1] 的差別實驗

Colab連結昨天我們實驗了有無做 Normalization 的差異，但我在 stackoverflow 剛好看到一篇精彩的討論，主要爭論的點是我應該把圖片...

Capillary J ‧ 2021-09-29

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 14 篇

技術【14】如果不做圖片標準化(Normalization)會怎麼樣

Colab連結圖片標準化 Image Normalization 不做可以嗎？小實驗實測差別一般我們在處理大部分的機器學習問題時，我們都會將輸入的資料特徵做...

Capillary J ‧ 2021-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 13 篇

技術【13】模型套不套用資料增強 (Data Augmentation) 的比較實驗

Colab連結資料增強(Data Augmentation)，是一個當今天資料集樣本不多時，透過調整亮度、剪裁、角度等手法來增加多樣性的好方法，Tensorf...

Capillary J ‧ 2021-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 12 篇

技術【12】新手容易忽略的 logit 與 loss 之間的搭配

Colab連結通常在 model.compile() 時，我們要指定這個訓練應該要使用哪種 loss 來計算，前面幾天我們比較了各種 cross entrop...

Capillary J ‧ 2021-09-26

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 11 篇

技術【11】二分類問題下 Binary Cross Entropy 的使用注意事項

Colab連結接著昨天討論到的 Cross Entropy ，今天把重點放到了 BinaryCrossEntropy 上，顧名思義，之所以叫 Binary 就...

Capillary J ‧ 2021-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 10 篇

技術【10】多分類問題下 Sparse Cross Entropy 與 Categorical Cross Entropy 的用法差異

Colab連結要來討論今天主題前，先來複習一下什麼是交叉熵 Cross-Entropy ，我覺得這部影片介紹得很不錯，簡而言之，我們可以將交叉熵當作資訊的亂度...

Capillary J ‧ 2021-09-24

技術 如何在Google Colab和Replit中請AI解說Python程式碼及相關天文觀念？

技術 在 Colab 上無痛產出 llama.cpp gguf 量化模型

技術 #17 用 Colab 打造你的雲端機器學習運算平台 (2/2)

技術 #16 用 Colab 打造你的雲端機器學習運算平台 (1/2)

技術 Day 4 - NLP 相關開發環境與設定

技術 Colab

技術 【Day 26】客製化 YOLOv5 模型 (五)：Colab 訓練 YOLOv5 模型

技術 【Day 18】Hello AI World (四)：用 Colab 訓練植物分類模型

技術 【30】使用混合精度(Mixed precision) 對訓練產生的影響

技術 【29】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 SMOTE 解決實驗

技術 【28】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 Oversampling 解決實驗

技術 【27】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 Undersampling 解決實驗

技術 【26】你都把 Batch Normalization 放在 ReLU 前面還是後面

技術 【25】ReLU 家族評比 個別使用ReLU LeakyReLU PReLU SELU 來訓練

技術 【24】如果把 Dropout 放在 CNN 之後會發生什麼事

技術 【23】Batch Normalization 使得 Regularizers 無效化？談談這兩者的交互影響

技術 【22】正規化方法 L1 與 L2 Regularizers 的比較實驗

技術 【21】不同的模型權重初始化 (Weight Initialization) 對應的使用方式

技術 【20】從頭自己建一個 keras 內建模型 (以 MobileNetV2 為例)