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共有 238 則文章
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鐵人賽 AI & Data DAY 20
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 20 篇

技術 [魔法陣系列] AutoEncoder 之應用場景

在 [魔法陣系列] AutoEncoder 之術式解析 裡介紹了 AutoEncoder 魔法陣以及其變形夥伴們，對於 AutoEncoder 應用只用寥寥幾句...

莉森揪 ‧ 2018-11-04
8 Like 0 留言 9767 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 19
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 19 篇

達標好文 技術 [魔法小報] 機器學習路上的強力支援們（網路學習資源推薦）

不重要之交代：因為這兩天在台南抓寶可夢，所以出刊的比較晚，來抓寶可夢的外國人也好多呀～ 如果你跟我一樣追尋著 Data Scientist 的目標，你大概有...

莉森揪 ‧ 2018-11-03
6 Like 0 留言 15285 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 21
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 21 篇

技術 [魔法陣系列] Generative Adversarial Network（GAN）之術式解析

在上篇介紹 AutoEncoder 的應用時有提到 VAE（Variational Autoencoder） 可以生成圖片，但是它有一些限制。VAE 實際上沒有...

莉森揪 ‧ 2018-11-05
5 Like 0 留言 39201 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 17
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 17 篇

技術 [魔法陣系列] AutoEncoder 之術式解析

在上篇 [魔法小報] 深度學習 vs. 傳統機器學習的文末稍微提到可以用 AutoEncoder 做降維（Dimension Reduction），於是乎，本篇...

莉森揪 ‧ 2018-11-01
9 Like 0 留言 24621 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 16
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 16 篇

達標好文 技術 [魔法小報] 深度學習 vs. 傳統機器學習

今天來談談深度學習跟傳統機器學習的比較，主要從 Data、計算資源、特徵萃取 等三個方向進行討論。 深度學習（Deep Learning）的成功主要是基於大量可...

莉森揪 ‧ 2018-10-31
7 Like 0 留言 25911 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 12
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 12 篇

技術 [魔法陣系列] 王者誕生：AlexNet 之術式解析

在上一篇前言提到 AlexNet 是一個歷史分水嶺，這是由於在 AlexNet 之前，Deep Learning 已經沈寂很久，而在2012年的 ImageNe...

莉森揪 ‧ 2018-10-27
7 Like 0 留言 9112 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 10
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 10 篇

技術 [魔王出沒] 深度學習中的魔王軍簡介

其實這篇應該先寫於《精進魔法》系列之前的，但沒關係，只要有 [地圖] 深度學習世界的魔法陣們 指引，你能夠照你想要挑戰的項目去學習。 以下介紹深度學習的魔王們，...

莉森揪 ‧ 2018-10-25
6 Like 0 留言 30332 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 9
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 9 篇

技術 [精進魔法] Optimization：優化深度學習模型的技巧（下）－ Batch Normalization

本文主題是「Batch Normalization」，Ian Goodfellow 大大在《Deep Learning》一書中是這麼描述 Batch Norma...

莉森揪 ‧ 2018-10-24
8 Like 2 留言 46214 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 8
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 8 篇

技術 [精進魔法] Optimization：優化深度學習模型的技巧（中）－ Adaptive Learning Rates

前情提要 在 [精進魔法] Optimization：優化深度學習模型的技巧（上）一文中提及了下面三種優化 deep learning 模型的作法： Batc...

莉森揪 ‧ 2018-10-23
6 Like 0 留言 17886 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 7
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 7 篇

技術 [精進魔法] Optimization：優化深度學習模型的技巧（上）

上篇提到怎麼避免 Overfitting 的技巧，本文要帶給大家的是如何優化深度學習，提高模型的效能。 Batch & Mini batch 深度學習每...

莉森揪 ‧ 2018-10-22
7 Like 0 留言 26557 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 4
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 4 篇

技術 [魔法陣系列] Artificial Neural Network (ANN) 之術式啟動

上篇介紹 ANN 魔法陣結構：輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidden Layer）及輸出層（Output Layer）。此外，也解釋了神經元與激...

莉森揪 ‧ 2018-10-19
7 Like 0 留言 18021 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 3
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 3 篇

技術 [魔法陣系列] Artificial Neural Network (ANN) 之術式解析

第一個魔法陣：Artificial Neural Network (ANN, 1943) 首先先來看看 ANN 的結構： 圖片來源：https://hack...

莉森揪 ‧ 2018-10-18
8 Like 1 留言 14297 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 2
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 2 篇

達標好文 技術 [地圖] 深度學習世界的魔法陣們

剛開始研究 deep learning 時，正好是 AlphaGo 跟南韓棋士李世乭對戰(2016年3月8日到3月15日)的前一兩個月，那時我們小組嘗試用 CN...

莉森揪 ‧ 2018-10-17
9 Like 0 留言 20016 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 1
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 1 篇

達標好文 技術 [序幕] AI（人工智慧）、Machine Learning（機器學習）、 Deep Learning（深度學習）是什麼？

2018年堪稱是台灣的「AI 元年」，政府推動產業 AI 化，同時也不遺餘力的培養 AI 種子們。相信不管是在新聞媒體上或是公司內部都可常看到或聽到「AI」字眼...

莉森揪 ‧ 2018-10-16
0 Like 0 留言 2516 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 1
[Data Science系列]成為哥布林的那件事-非常粗(初)心者 系列 第 1 篇

技術 [Data Science系列]"得到異世界魔法道具"R語言系統-成為哥布林勇者的第一步

前言 嗨～大家好!! 今年是恩君第一次參加鐵人賽，希望透過每天發文方式來迫使自己好好學習。相較各位勇者們，恩君僅僅是個Rank F的弱弱哥布林，我一定會當上哥布...

哥布林恩 ‧ 2018-10-16
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鐵人賽 Data Technology DAY 16
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 16 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][16]用R來看股票，透過quantmod了解R的強大

圖片來源： https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixaba...

Alan Tsai ‧ 2018-01-03 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 15
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 15 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][15]R是什麼？準備開發R的環境 - RStudio介紹

圖片來源： https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixaba...

Alan Tsai ‧ 2018-01-02 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 14
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 14 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][14]如何問對的問題？

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Alan Tsai ‧ 2018-01-01 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 13
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 13 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][13]Data的運用 - 介紹篇

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Alan Tsai ‧ 2017-12-31 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 12
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 12 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][12]Hadoop總結(下篇) - 一切才剛剛開始

圖片來源： https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixaba...

Alan Tsai ‧ 2017-12-30 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 10
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 10 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][10]用.Net Core跑Hadoop MapReduce - Streaming介紹

圖片來源： https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixaba...

Alan Tsai ‧ 2017-12-28 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 7
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 7 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][07]更深入看看Hadoop裡面的YARN和HDFS

圖片來源： https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixaba...

Alan Tsai ‧ 2017-12-25 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 6
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 6 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][06]建立Hadoop環境 -下篇

圖片來源：https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay...

Alan Tsai ‧ 2017-12-24 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 5
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 5 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][05]建立Hadoop環境 -上篇

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Alan Tsai ‧ 2017-12-23 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 4
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 4 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][04]Hadoop是什麼？

圖片來源：https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay...

Alan Tsai ‧ 2017-12-22 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 3
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 3 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][03]Big Data到底是有多Big？

圖片來源：https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay...

Alan Tsai ‧ 2017-12-21 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 2
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 2 篇

技術 [Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][02]Data Science 是什麼？

圖片來源：https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay...

Alan Tsai ‧ 2017-12-20 ‧團隊2018 新年快樂
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鐵人賽 Data Technology DAY 1
Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看 系列 第 1 篇

技術 [Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看][01]開篇

圖片來源：https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay...

Alan Tsai ‧ 2017-12-19 ‧團隊2018 新年快樂
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