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鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.23:Deeplab的model 部署

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.22:Deeplab的model 部署

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.20:總結一下第二篇每個ep在介紹什麼

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.19:把tfrecord parse完了,接著做了哪些preprocess? 3

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.18:把tfrecord parse完了,接著做了哪些preprocess? 2

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.17:把tfrecord parse完了,接著做了哪些preprocess?

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.16:如何把tfrecord轉成tf.data的dataset? 4

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.15:如何把tfrecord轉成tf.data的dataset? 3

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.14:如何把tfrecord轉成tf.data的dataset? 2

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.13:如何把tfrecord轉成tf.data的dataset?

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.12:如何製作tfrecord? 4

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.11:如何製作tfrecord? 3

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.8:資料前處理(e.g. Deeplab)

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.6:tensorflow的API琳瑯滿目

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 tensorflow 使用tf.estimator, tf.data常見錯誤

文章說明 文章分段 文章說明 錯誤列表 今天想要列出我之前遇到的tensorflow有關的錯誤。 錯誤列表 TypeError: local_variabl...

鐵人賽 AI & Data DAY 10

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.4:trace code

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.3:訓練流程的細節

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 二、教你怎麼看source code,找到核心程式碼 ep.2:程式碼挖寶記

文章說明 文章分段 文章說明 deeplab的簡單介紹、於我的意義 tensorflow的程式碼特色 再次說明訓練流程,model部分分成backbone(e...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 AI & Data_6(Linear Regression Introduction)

簡單回顧 在ML_Day2(機器學習種類)有提Regression與classificatoin的差異。所謂的線性迴歸(Linear Regression),...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 AI & Data_5(Perceptron)

簡單回顧 在前幾章,我們從什麼是機器學習,機器學習的架構(given dataset D -> find H -> get g),及了解什麼是cl...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 AI & Data_4(classification)

這一篇主要是以機率來解釋classification,以下是以李宏毅老師機器學習的課程為主要說明,以下是以神奇寶貝為例子。 由下面這張圖,假設要做一個binar...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 AI & Data_3(機器學習的數學基礎)

機器學習的數學基礎不外乎就是離散數學或是線性代數(我沒學過這兩個科目,但我修過工程數學)。所以沒學過的朋友建議先去了解一下離散數學或是線性代數,才不會看到一堆數...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 AI & Data_2(機器學習種類)

下面這張圖主要說明,機器學習主要分成: Supervised Learning(監督式學習)、Unsupervised learning(非監督式學習)、Sem...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 AI & Data_1(什麼是機器學習)

在介紹之前,我要先自我介紹一下啦!!我是一位軟體工程師,目前從事機器學習的開發,這是我第一次正式參加鐵人挑戰賽,為什麼說是正式呢?因為我去年是自我挑戰組,因為第...

技術 筆記-回聲狀態神經網路(Echo state network)

更新紀錄: 2020/05/07-更新排版、代碼、參考文獻 前言: ESN是RNN的一個變種,優點在於訓練速度比一般RNN快幾百倍(用回歸求解矩陣)。主要參...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 30

技術 [Day-30] Transfer learning & Model Serving

今天是鐵人賽的最後一天,我想說來聊聊 Transferring learning 以及 Model serving。今天也會有簡單的Colab實作 (Trans...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 29

技術 [Day-29] 增強式學習 (DQN) - 股票操作

昨天已經簡單介紹了 RL、以及 DQN。今天我們來實作增強式學習中的 Deep Q Network 預測股票 (TSMC,俗稱 十萬青年十萬肝,GG輪班救台灣)...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 28

技術 [Day-28] 增強式學習 (Reinforcement learning) 介紹

今天我們來聊聊 增強式學習 (Reinforcement learning),一個最近也很 “潮” 的演算法。 自從 Alpha Go擊敗人類後開始,大家開始重...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 27

技術 [Day-27] 生成對抗網路 (GAN) 實作 Part II

今天我們來實際來跑簡單的Dataset,就是 DL 101 資料集 - MNIST。透過較為簡單的Dataset 來理解像GAN這種相對難的演算法,應該能較容易...