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共有 216 則文章
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 28 篇

技術 [Day 28] Android Studio 七日隕石開發：把 tflite 模型放進 app

0. 前言 距離真正完成表情辨識的App，只差把辨識圖像的功能實作出來，在這裡我們必須將Day21存好的TFLite模型拿出來，製作出含有metadata的TF...

佑佑來了 ‧ 2021-10-13
1 Like 0 留言 3410 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 17
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 17 篇

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 這個翻譯不大正經

前言 也許你會覺得，這個標題下得很神經。沒錯！因為今天要正式進入新的主題－神經機器翻譯。我們今天將會從機器翻譯這個課題出發，綜覽在自然語言處理的發展中機器翻譯演...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-25
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鐵人賽 AI & Data DAY 16
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 16 篇

技術 [深度學習回顧] How Deep Would You Learn?

前言 不知不覺，鐵人賽的賽程已經來進行了一半，每天發文使得生活過得非常充實。也感謝這裡的許多高手發表優質文章，讓第一次參賽又是跨IT領域的自己感到無比熱血。大家...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-24
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鐵人賽 AI & Data DAY 19
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 19 篇

技術 [Day 19] 還是學不會，再縮小一點 ~ (學習率衰減)

前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Now) 訓練輪數(To do) 模型深度(...

佑佑來了 ‧ 2021-10-04
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鐵人賽 AI & Data DAY 13
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 13 篇

技術 [Day 13] 從 tensorflow.keras 開始的 EfficientNet 生活

0. 進度條 模型 進度 VGG Net 完成 ResNet 完成 DensNet 完成 MobileNet 完成 Efficie...

佑佑來了 ‧ 2021-09-28
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鐵人賽 AI & Data DAY 4
我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 系列 第 4 篇

技術 我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day04- 深度學習在基因體學的建模架構01

上一篇我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day03- 基因醫學的數據問題介紹了基因醫學中的數據問題，實際上面對DNA的序列ATCG，我們是在想什麼問...

weitinglin66 ‧ 2021-09-04
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技術 資料科學、資料探勘、機器學習、深度學習是甚麼碗糕?

初次接觸AI時，常常會聽到數據分析、資料科學、機器學習、深度學習，一堆專有名詞，倒底是甚麼碗糕? 有何差別? 可以吞得下去嗎? 會不會消化不良? 資料科學(Da...

I code so I am ‧ 2021-08-31
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技術 TensorFlow 學習地圖

前言 TensorFlow 在2.x版進行大幅度的改版，並且納入Keras後，整體的架構變得更加完整易用，但也造成學習路徑的多樣化，筆者整理一些K書心得分享如下...

I code so I am ‧ 2021-08-17
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技術 Day32 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班)，tf.keras

今日練習內容為建構CNN模型來分類鳥類圖片，最後講解一些架構的演進 # Load Data & Prepare X, y import cv2 imp...

aheating0918 ‧ 2021-08-12
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技術 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Cannot dlopen all CUDA libraries.

輸入：pip list發現少了tensorflow-gpu輸入： pip install tensorflow-gpu依然報錯：原因是權限不夠，右鍵cmd，用管...

guopengzhen ‧ 2021-07-21
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技術 Day14 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班)，Django實作 & 深度學習

上午: AIoT資料分析應用系統框架設計與實作 今日老師教學運用Django框架，將Bootstrap套用的網頁，並建立Static將圖片套用的網頁中 下午:...

aheating0918 ‧ 2021-07-19
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技術 deep learning： dropout 原理

處理overfitting的時候：把train data 分析的太細了，訓練過頭了，這個可以通過earyly stop來解決（通過validation來stop...

guopengzhen ‧ 2021-07-16
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技術 AutoML NAS - SGAS: Sequential Greedy Architecture Search(上篇)

1　前言 近年來深度學習使用在許多比賽中，但幾乎都使用ensemble(集成)的方式或是使用龐大的模型，這有個很嚴重的問題，那就是成本過高無法落地(除了原本就很...

Kevin ‧ 2021-06-06
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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...

細枝 ‧ 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...

細枝 ‧ 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...

細枝 ‧ 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...

細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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)

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細枝 ‧ 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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細枝 ‧ 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...

細枝 ‧ 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...

細枝 ‧ 2020-09-25 ‧團隊300萬 Tesla
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