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鐵人賽 AI & Data DAY 30
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 30 篇

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

文章說明 文章分段 文章說明 deeplab的簡單介紹、於我的意義 ep.1 tensorflow的程式碼特色 ep.2 訓練流程的細節 ep.3 逛deep...

lhttfy ‧ 2020-10-15 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 29
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 29 篇

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

文章說明 文章分段 文章說明 deeplab的簡單介紹、於我的意義 ep.1 tensorflow的程式碼特色 ep.2 訓練流程的細節 ep.3 逛deep...

lhttfy ‧ 2020-10-14 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 28 篇

技術 二、教你怎麼看source code，找到核心程式碼 ep.21：從train.py呼叫資料集處，一路看有關處理資料的程式，終於又可以回到train.py了

文章說明 文章分段 文章說明 deeplab的簡單介紹、於我的意義 ep.1 tensorflow的程式碼特色 ep.2 訓練流程的細節 ep.3 逛deep...

lhttfy ‧ 2020-10-13 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 27
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 27 篇

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

文章說明 文章分段 文章說明 deeplab的簡單介紹、於我的意義 ep.1 tensorflow的程式碼特色 ep.2 訓練流程的細節 ep.3 逛d...

lhttfy ‧ 2020-10-12 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 26
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 26 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-11 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 25
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 25 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-10 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 24
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 24 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-09 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 23
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 23 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-08 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 22
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 22 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-07 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 21
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 21 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-06 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 20
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 20 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-05 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 19
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 19 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-04 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 18
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 18 篇

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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lhttfy ‧ 2020-10-03 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 15
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 15 篇

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)

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 訓練流程的細節 逛deeplab的github程式，順序...

lhttfy ‧ 2020-09-30 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 13
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 13 篇

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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lhttfy ‧ 2020-09-28 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 12
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 12 篇

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...

lhttfy ‧ 2020-09-27 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 10
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 10 篇

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

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 訓練流程的細節 逛deeplab的github程式，順序...

lhttfy ‧ 2020-09-25 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 9
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 9 篇

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

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 訓練流程的細節 逛deeplab的github程式，順序...

lhttfy ‧ 2020-09-24 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 8
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 8 篇

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...

lhttfy ‧ 2020-09-23 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 6
機器學習入門與論文分享 系列 第 6 篇

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），...

wty81213 ‧ 2020-09-16
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鐵人賽 AI & Data DAY 5
機器學習入門與論文分享 系列 第 5 篇

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...

wty81213 ‧ 2020-09-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 4
機器學習入門與論文分享 系列 第 4 篇

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...

wty81213 ‧ 2020-09-14
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
機器學習入門與論文分享 系列 第 3 篇

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...

wty81213 ‧ 2020-09-13
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鐵人賽 AI & Data DAY 2
機器學習入門與論文分享 系列 第 2 篇

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...

wty81213 ‧ 2020-09-12
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
機器學習入門與論文分享 系列 第 1 篇

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...

wty81213 ‧ 2020-09-11
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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...

a26833765 ‧ 2020-05-05
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 30
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 30 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-15
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 29
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 29 篇

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)...

Dan ‧ 2019-10-14
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 28
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 28 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-13
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 27
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 27 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-12
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