GAN是一種X話吧? GAN是一種很厲害的技術，可以透過GAN生成以假亂真的圖片。為非監督式學習。 簡介 GAN分為Generator與Discriminato...
Azure Machine Learning Studio 是個簡單好操作的機器學習工具。進入Azure Machine Learning Studio 官網，...
Ref.: Training Neural Networks 影片中講到Backpropagation，它是一種利用chain rule連鎖率這個數學法則，...
在討論MLOps的過程當中，許多客戶會針對他們有興趣的事情提出不同的問題，像是：模型監測、安全性、常見案例、資料的隱私處理等等。其中一次在談論AWS的ML Le...
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數...
CNN如何實現 今天我們就要來實際來實作一個CNN! 前置作業 我們使用Colab來當作我們的實作平台，並使用Keras來完成。 資料集 fashion_mni...
近年來人工智慧技術發展迅速，深度學習等技術的出現和應用已經帶來了很多驚人的成果，尤其是 ChatGPT 的出現更讓人們驚嘆不已。然而這些模型的黑箱特性一直是人工...
簡單回顧關於兩者更詳細的介紹可以參考ML_Day18(K-Means)及ML_Day19(KNN（懶惰學習）)，這邊做一下整理，歸納出兩者的差異性，不然光看兩...
前言 撰寫機器學習/深度學習相關程式時，我們常要調整超參數(Hyperparameters)，觀察模型的準確度或其他效能指標的變化，如果能設計各式輸入欄位，就很...
一、何謂資料科學 資料科學白話來講，就是透過資料數據來解決問題的一門科學，我們在得知客戶的需求、環境限制等因素後，利用能蒐集到的資料建立一套「模型」，透過模型的...
上個禮拜才剛從美國回來，周末又講了兩天整天的機器學習課程，完全忘記鐵人賽開賽的事情....... 這一系列文章將會專注在機器學習的模型上，會從傳統的機器學習模型...
本偏示範了如何將Pipeline與TransformedTargetRegressor結合，前者負責處理輸入特徵的縮放；後者針對目標輸出作縮放。若有更進一步需求...
AI in rust接下來幾天筆者會開始實作gobblet的 AI. 在進入實作的部分前, 我們可以先來聊聊 rust 或著更擴展的說其他語言相較於 pytho...
在「Google Developers Machine Learning」這個組別中可以說是相較其他組別較多人挑戰的題目之一。為了不希望自己寫的內容會和其他邦友...
AI system = Code (Algorithm/Model) + Data TL;DR 建立 ML 系統時，要把 AI system = Code ...
LSTM、GRU如何實作? 今天我們要來實作LSTM以及GRU。 前置作業 我們使用Colab來當作我們的實作平台，並使用Keras來完成。 資料集 我們使用G...
介紹完機器學習最主要的兩種類型之後，接著就是對於模型更進一步改進的介紹了，本部分最主要解釋的是整體學習(ensamble learning)的想法。 弱學習器與...
Deploying an ML service 截至目前為止，我們已經大概知道如何用資料來建立 machine learning 的模組 以及如何評量它的質量，...
Yap, 這篇沒有Reference，而是要總結我這個月所學的Machine learning crash course(MLCC)。 Machine lear...
「可解釋性指標」是 XAI 中用來衡量模型可解釋性的評估標準。它們是用來確定模型如何解釋其預測的方式，以及如何在給定輸入後生成可解釋的結果。可解釋性指標可以根據...
這篇其實又再推坑GCP啦！主要會講到DataFlow和一些TensorFlow耶~。↓↓↓↓↓正文↓↓↓↓↓ Stream Data 以及 Batch Dat...
機器學習的目標，就是要預測未來，預測能越準越好，但是要怎麼知道準不準確呢？這時候「損失函數」（loss function）就很好用了！當損失函數越小，表示這個m...
訓練模型 print('START Fit') print('stack_gen') stack_gen_model = stack_gen.fit(np.a...
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...
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...
A performance metric for recommender systems 前面花了許多篇幅在討論如何使用不同類型的推薦系統預測，問題是我們要如何...
Azure Machine Learning Studio 的 Data Format Conversions 可將資料集的資料做格式轉換，有以下5種： Co...
簡單回顧在ML_Day10(Gradient Descent)有介紹什麼是SGD，就是只對一個example的loss做計算，求梯度最小值。也介紹什麼是Ada...
既然前一篇提到學習特徵是一件重要的事，那麼我們就來講講 autoencoder 吧！ Autoencoder 就是一個 unsupervised 方法，試圖學習...
昨天，我們透過 TUTORIAL 來講解 Deep Q-Network。 今天我們來探索 Deep Deterministic Policy Gradient...
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