iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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技術 TensorFlow 2.0 的重大更新功能

前言 TensorFlow 在去年就不斷的promote v2.0 版，到底它改善的方向有那些呢? 正式版何時release? 整理一些馬路新聞與大家分享。市...

I code so I am ‧ 2019-07-23

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技術 [筆記]主成分分析(PCA)

前言這次介紹，主成分分析英文名為Principal components analysis，簡稱為PCA，而這次一樣自己的觀點簡單的敘述，但還是會介紹一些數學...

Kevin ‧ 2019-05-24

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技術梯度下降過程全都露 -- 視覺化

前言『梯度下降』是神經網路(Neural Network)優化求解的關鍵，有時候在解說『梯度下降』時，怎麼講都講不清楚，這時候如果有個動畫展示，一圖勝過千言萬...

I code so I am ‧ 2019-05-07

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技術突破數學/統計魔障，打好AI學習基礎 (2) -- 再戰梯度下降

梯度下降(Gradient Descent) 上一篇我們介紹單一變數的斜率，今天我們就進一步探討多個變數的個別斜率，即梯度(Gradient)，並且利用『梯度下...

I code so I am ‧ 2019-04-03

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技術突破數學/統計魔障，打好AI學習基礎 -- 再戰梯度下降(1)

AI學習基礎我們幾乎每天都會看到幾則有關『人工智慧(AI)』的新聞，一般人(me too!)都會想一窺究竟，了解箇中奧妙，但是，初次接觸，探究其原理，很多人就...

I code so I am ‧ 2019-03-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 31 篇

技術 [落幕結語] 第一次參加鐵人賽心得

參加鐵人賽完全是一個契機，優秀好同事兼朋友 Rex 在報名最後一天的問我要不要參加，思考了一下，覺得是有東西想說的，大概擬了主題和大綱，就加入這屆 iT 邦幫忙...

莉森揪 ‧ 2018-11-14

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 29 篇

技術 [魔法小報] 深度學習在自然語言處理（NLP）的技術與應用

自然語言處理（NLP）的目標是設計演算法來讓電腦「理解」自然語言以執行一些任務，依難易度舉例如下：簡單拼寫檢查（Spell Checking）關鍵字搜...

莉森揪 ‧ 2018-11-13

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 30

Azure Machine Learning Studio 系列第 30 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 資源庫 Azure AI Gallery

Azure Machine Learning 提供一個示範機器學習的資源庫 - Azure AI Gallery，可以幫助我們快速上手，它提供了許多常見問題的解...

anny ‧ 2018-11-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 28 篇

技術 [魔法小報] 深度學習在電腦視覺（Computer Vision）的技術與應用

電腦視覺（Computer Vision）一直是我非常著迷的領域，旨在模仿人類視覺系統，作為賦予機器人智能行為的助力，在1966年夏季，MIT AI LAB 成...

莉森揪 ‧ 2018-11-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 27 篇

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 DQN 魔法陣（模型）

在理解 DQN 魔法陣的結構後，本篇來帶大家訓練 DQN 模型玩 Flappy Bird，引用參考的程式碼在此：https://github.com/yanpa...

莉森揪 ‧ 2018-11-11

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 29

Azure Machine Learning Studio 系列第 29 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 搭配 Power BI 可視化模型

若預測模型建置完成，可能會需要依據預測的結果，製作報告或執行公司決策等等，為了方便解釋結果，可以搭配 Power BI 可視化預測的相關數據資料，以下範例是將成...

anny ‧ 2018-11-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 26 篇

技術 [魔法小報] Attention 機制的引進

要介紹 Attention 機制，就不能錯過這篇經典：Google 在 NIPS2017 上發表的論文《Attention Is All You Need》。本...

莉森揪 ‧ 2018-11-10

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 26

30天手把手帶你趣學Azure☁️－初學者也能動手實作🙌🏻 系列第 26 篇

技術 [DAY26] 使用Azure Machine Learning Studio做自然語言情感分析（3）：機器學習模型（Logistic迴歸）、模型評價及佈署

在前兩篇，我們將影片評論的資料做了資料處理，也根據自然語言分析的幾個基本概念做了資料過濾及詞彙Entity的抽取及計算相關機率。在今天的實作，我們將繼續帶大家進...

黑客松愛好者陳小熊 ‧ 2018-11-10 ‧團隊17一起GOGOGO !! 🏊🚴‍🏃

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 28

Azure Machine Learning Studio 系列第 28 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 將實驗發佈成 Web Service

在 Azure Machine Learning Studio 完成實驗後，可以將模型發佈成 Web Service，在 Azure 上運行，從不同的應用程式中...

anny ‧ 2018-11-10

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 27

Azure Machine Learning Studio 系列第 27 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 使用 SQL 語法 Apply SQL Transformation

在 Azure Machine Learning Studio 中，可以使用 Apply SQL Transformation 針對輸入的資料集執行 SQL...

anny ‧ 2018-11-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 25 篇

技術 [魔法陣系列] Deep Q Network（DQN）之術式解析

「Deep Learning模型最近若干年的重要进展」一文提到深度學習分四個脈絡： CV/Tensor 生成模型 Sequence Learning Deep...

莉森揪 ‧ 2018-11-09

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 25

30天手把手帶你趣學Azure☁️－初學者也能動手實作🙌🏻 系列第 25 篇

技術 [DAY25] 使用Azure Machine Learning Studio做自然語言情感分析（2）：自然語言分析資料過濾篇及NLP簡單概論

在上一個章節，我們備妥了影片評論的資料，並且將0和1與負面及正面情緒做了前置的對照處理。上一篇的連結如下： [DAY24] - 使用Azure Machine...

黑客松愛好者陳小熊 ‧ 2018-11-09 ‧團隊17一起GOGOGO !! 🏊🚴‍🏃

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 26

Azure Machine Learning Studio 系列第 26 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 文字分析 Preprocess Text

若資料集有包含大量文字，而且需要使用此資料來協助預測，在 Azure Machine Learning Studio 中，可以使用 Preprocess Tex...

anny ‧ 2018-11-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 24 篇

技術 [魔法小報] 用圖表呈現深度學習的商業應用價值

在魔法陣系列中，有說明不同魔法陣的應用例子，而這篇想用圖表來帶出整體深度學習的應用幅度，讓各位準魔法使們一覽在深度學習在各行業的魔法效果有多強大。深度學...

莉森揪 ‧ 2018-11-08

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 24

30天手把手帶你趣學Azure☁️－初學者也能動手實作🙌🏻 系列第 24 篇

技術 [DAY24] 使用Azure Machine Learning Studio做自然語言情感分析（1）：資料處理及分類篇

[DAY24] 使用Azure Machine Learning Studio做自然語言情感分析（1）：資料處理及分類篇前面的文章正好把應用程式的開發及部署都...

黑客松愛好者陳小熊 ‧ 2018-11-08 ‧團隊17一起GOGOGO !! 🏊🚴‍🏃

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 25

Azure Machine Learning Studio 系列第 25 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 推薦模型 Train Matchbox Recommender

Azure Machine Learning Studio 中的 Train Matchbox Recommender 推薦模型可以針對客戶提供多個推薦項目，例...

anny ‧ 2018-11-07

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 24

Azure Machine Learning Studio 系列第 24 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 使用 Python - Execute Python Script

Python 有許多數據分析的套件，包含： NumPy (Numerical Python)：支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的...

anny ‧ 2018-11-06

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鐵人賽影片教學 DAY 24

智慧雲端物聯 - 關鍵輕專業（AIoT Cloud - Essential Shallow Expertise）系列第 26 篇

技術人工智慧 (2/2)

[Day 24] 人工智慧 3.2：機器學習 (29min) -- 監督式學習 (Supervised Learning) => 分類 (Classi...

drm ‧ 2018-11-06

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 23

Azure Machine Learning Studio 系列第 23 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 迴歸 Regression

回歸分析(Regression)通常用來預測數值資料，像是價格、溫度...等等。其中提升決策樹是使用多個決策樹來產生更好的預測模型，以下範例為使用提升決策樹迴歸...

anny ‧ 2018-11-05

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 22

Azure Machine Learning Studio 系列第 22 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 使用 R - Execute R Script

在 Azure Machine Learning Studio 中，若想要透過 R 語言擴充其功能，可以使用 Execute R Script，直接將程式碼貼至...

anny ‧ 2018-11-04

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 21

Azure Machine Learning Studio 系列第 21 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 分群 - K-Means Clustering

分群(Clustering)演算法是使用非監督式學習方法將相似的資料聚集在一起，跟分類(Classfication)演算法不同的地方在於無法提前知道輸出類別有哪...

anny ‧ 2018-11-03

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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

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

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 20

Azure Machine Learning Studio 系列第 20 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 分類 - 多類別分類 Multiclass Classification

多類別分類(Multiclass Classification)用在當實驗的預測結果不只分成兩類別的時候，像是字母手寫辨識、數字手寫辨識、NBA 季後賽的優勝隊...

anny ‧ 2018-11-02

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鐵人賽 Everything on Azure DAY 19

Azure Machine Learning Studio 系列第 19 篇

技術 Azure Machine Learning Studio 分類 - 二元分類 Two-Class Classification

分類(Classification)為預估模型常用的方法，在 Azure Machine Learning Studio 中的分類演算法依據結果類別數量，分成二...

anny ‧ 2018-11-01

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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

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