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共有 189 則文章
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鐵人賽 Big Data DAY 14
宅宅駕駛座旁無伊人，莫辜負自幹雙手萬能， 怎沒人響應開源自動駕駛，一起來做沒有人 系列 第 15 篇

技術 Linux 、機器人、自然語言學、演算法、電腦視覺、微波、封包、圖學、預測、Autopilot，汽車界橫空出世的破壞性創新，發展史上看似獨立無關的科技，背後總有個脈絡

上個世紀初福特T型車的流水生產線，開啟了人類移動世代，這個世紀是由擁有多元知識的T型人才，交織出創新的未來， 從2016年9月陸續有人類因為被「主動預防系統預測...

jameschou787 ‧ 2016-12-29
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
PyTorch 生態鏈實戰運用 系列 第 1 篇

技術 [Day01] PyTorch 生態鏈實戰運用 - 系列文概要

前言 PyTorch是目前產學界都十分活耀的深度學習框架，其中很大的一個原因來自於他豐富的生態鏈。本系列文將以醫療影像為例，介紹多個套件所共同組合出的實戰運用。...

srarod ‧ 2022-09-13
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鐵人賽 AI & Data
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 32 篇

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 從頭建立英中文翻譯器 (VI)

前言 今天接著完成翻譯任務實作的第二階段－模型推論。 翻譯器建立實作 重新評估翻譯模型 上次由於輸入特徵 X 以及原始句對並非一一對應，造成了 BLEU 分數低...

Friedrich1942 ‧ 2021-10-10
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鐵人賽 AI & Data DAY 30
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 30 篇

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 從頭建立英中文翻譯器 (IV)

前言 今天會將昨天訓練好的翻譯模型在測試資料集進行預測，若進度符合期待，將會使用 BLEU 分數來評估模型的翻譯能力，關於此評測機制的詳細原理與範例程式碼可見下...

Friedrich1942 ‧ 2021-10-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 21
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 21 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 21. 實例應用-集團銷售資料分析

經過前20節的文章，了解模型訓練與預測相關運作後，接著實例應用並比較幾種損失函數與optimizer的搭配比較。這邊拿某集團企業的銷售資料訂單來做訓練範例。...

czxdas ‧ 2023-09-21
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鐵人賽 AI & Data DAY 2
PyTorch 生態鏈實戰運用 系列 第 2 篇

技術 [Day02] Containerized Development for Deep Learning

前言 本日的重點就是介紹個人所使用的Containerized Development框架，說穿了就是分享個人所使用的DockerFile與Docker Com...

srarod ‧ 2022-09-14
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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

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 ‧ 2020-10-03 ‧團隊300萬 Tesla
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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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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 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?

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 ‧ 2020-10-05 ‧團隊300萬 Tesla
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技術 課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (6) Lab2

使用讀檔方式用python實作PLA Lab2作業需求： 基本上和Lab大同小異，唯一要改的地方就是讀取檔案的部分： from matplotlib i...

minimindy ‧ 2021-10-25
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技術 課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (5) Lab1

用python實作PLA (直接把訓練資料寫進程式裡) 昨天才發現之前就交出去的作業code不小心寫錯一個地方.... 希望扣分不要扣太重... im...

minimindy ‧ 2021-10-25
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
30天把AI知識傳授給女友 系列 第 1 篇

技術 Day1 為什麼教女友深度學習？

Day1 為什麼是教女友深度學習？ 前言 大家好，我叫彼得。碩士時期開始接觸人工智慧（機器學習和深度學習）的領域，從專案學習的好處是基本上都是實作，但是也覺察我...

彼得叩叩 ‧ 2023-09-06
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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

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 ‧ 2020-10-11 ‧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

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 ‧ 2020-10-07 ‧團隊300萬 Tesla
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技術 課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (4)

理解機器學習的過程後，來實際理解它的演算法吧 :)上篇所提到的Linear Model中最為基礎的演算法就是PLA，大陸那邊翻譯名字叫感知器 Percept...

minimindy ‧ 2021-10-24
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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 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 Google Developers Machine Learning DAY 17
Python + 機器學習/深度學習小筆記 系列 第 17 篇

技術 [Day - 17]深度學習概論6(人工神經網路)

人工神經網路基礎型態是前向全連接網路，同時擁有多種變型，這些變形構成了目前深度學習的主要內容。 **卷積網路(CNN)**屬於部分連接網路，是深度學習核心結構之...

unknown ‧ 2019-09-18
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技術 課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (1)

前導介紹說到深度學習，首先需要了解什麼是類神經網路和它的操作方法。類神經網路，顧名思義就是仿造人類的神經而去打造而成的演算法，讓其能夠透過像是神經傳導一樣接收...

minimindy ‧ 2021-10-18
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技術 課堂小考 - 深度學習 Deep Learning Q&A(1)

Introduction to Machine Learning Ture and False Deep Learning is part of m...

minimindy ‧ 2021-10-29
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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

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 ‧ 2020-10-08 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 25
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 25 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 25. 必學概念 - Logistic Regression Multi-class Classification

上一篇文章提到了 logistic single classification，解釋如何實現的一些細節。接下來要探索的是邏輯斯多類別分類。 如果Logisti...

czxdas ‧ 2023-09-25
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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

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 ‧ 2020-10-06 ‧團隊300萬 Tesla
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技術 課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (2)

Machine Learning 上篇文章有簡單提及Machine Learning的定義： Machine Learning：Algorithms w...

minimindy ‧ 2021-10-24
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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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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

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 ‧ 2020-10-04 ‧團隊300萬 Tesla
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鐵人賽 AI & Data DAY 24
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 24 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 24. 必學概念: Logistic Regression Classification

將概念擺在這個位置的目的，就是希望能夠呼應建構keras模型時的運作，並於自己呼叫keras API 時，知道自己在做什麼。 當概念在腦海裡，搭配前面的章節，...

czxdas ‧ 2023-09-24
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