Collaboration and augmentation are the foundational principles of innovation. —...
To me, error analysis is the sweet spot for improvement. — Donald A. Norman 前言...
XGBoost 今日學習目標 XGBoost 介紹 XGBoost 是什麼？為什麼它那麼強大？ XGBoost 優點 比較兩種整體學習架構差異？ Ba...
近幾年，媒體產業當中，以及社群軟體的應用，使得影片、聲音和圖像這些不同形式的內容正飛速的增長。不管是在娛樂、教育和廣告，各產業正透過這些媒體與觀眾進行深度互動。...
隨機森林 (Random forest) 今日學習目標 隨機森林介紹 隨機森林的樹是如何生成？隨機森林的優點？ 隨機森林如何處理分類問題？ 隨機森林如何處理...
A chain is only as strong as its weakest link. ― Thomas Reid 前言 今天的開頭是一句英文俗諺，它...
根據《哈佛商業評論》分享的一項報告數據，“低效率的合約管理流程會導致公司在特定交易中損失 5% 到 40% 的價值。”，也因此，更好的合約管理可以提高效率、生產...
Achieving low average tested error isn't good enough for a project. 前言 昨天談到大部分...
AI system = Code (Algorithm/Model) + Data TL;DR 建立 ML 系統時，要把 AI system = Code ...
線上模型的偏差漂移 Amazon SageMaker Clarify 偏差監控的功能可以幫助資料科學家和機器學習工程師定期監控偏差預測。這些報告可以在SageM...
大家每上班摸魚的時候都很怕老闆突然出現在你後面對吧!難道只能在辦公桌前放鏡子或聽音辨位，判斷老闆是否經過嗎? 今天要教大家用YOLOv4製作老闆來了裝乖神器，只...
我們常常聽到，在一個ML專案當中，會需要做各種的資料監控。這些資料監控包含哪些呢？ 開發流程在開發流程當中，不管是資料、程式碼、模型，都會需要透過版本控制監...
激活函數 Activation Function Scaled Exponential Linear Unit 比例指數線性單元 Scaled exponent...
有一些模型像是邏輯回歸和決策樹，背後運作的原因相當簡單明瞭，容易解釋模型是如何得出其輸出的。但隨著更多特徵的添加或更複雜的機器學習模型的使用，可解釋性變得更加困...
激活函數 Activation Function 接下上篇，我們繼續介紹較為常見的激活函數。 TanH/Hyperbolic Tangent 雙曲正切 TanH...
在algorithmia的 2021 年報告顯示，大多數組織在機器學習方面面臨一定程度的監管負擔，67% 的組織必須遵守多項法規。這些法規包含ISO, OCC,...
激活函數 Activation Function 數學方法去決定neuron輸出叫做激活函數(activation function)但neuron的輸出並不是...
前半段講python講得差不多惹XDD 終於進入機器學習篇章(打開全新的一頁的感覺)，接著讓我們好好地繼續學習吧 人工智慧的分級 扯到機器學習，不得先拉回比較宏...
在前面的MLOps在金融產業：常見案例與工作流程文章當中，曾經提到，在金融業當中的MLOps可帶來的規範文件、常見工作流程。 今天將針對提供安全的機器學習環境來...
在金融產業的ML 在algorithmia的2021 年企業機器學習趨勢調查顯示，關於客戶體驗跟流程自動化的案例，其中幾個比較顯著的，像是改進客戶體驗、增進客戶...
前篇我們介紹了關於機器學習的基礎名詞以及分類總集，接下來就讓我們細講人工神經網路的運作原理及基礎結構吧! ※注意※ 英文專有名詞翻譯過來可能有許多種版本，筆者這...
機器學習可以分為四大類 監督式學習 Supervised Learning 非監督式學習 Unsupervised Learning 半監督式學習 Semi-...
比中指是一個相當不禮貌的行為，但有時候太生氣還是會不小心比出來對吧?既然無論如何都會比中指的話，那就把中指加上馬賽克吧! (這什麼結論) 開發環境 Pyth...
AWS服務作為雲端服務熱門選項已有年餘，但是對於初來乍到的雲端新手，在浮沈於眾多名詞海與概念海之際，也許試著用科技或是科幻影視作品來理解與記憶，也不失為一個方式...
跟AI/ML 有關的監管考量 在前一篇的文章指出，在醫療產業中的監管文獻有兩篇。然而這兩篇的內容其實都不是針對ML的案例而寫的。在MDCG的另一個規範MDR/I...
隨著生物醫學數據的增加，機器學習可以提供各式服務來幫助人類。常見的案例像是：診斷問題、藥物發明、虛擬醫療保健等。在醫療產業推機器學習的服務，會遇到哪些常見的監管...
此解決方案使用 AWS CloudFormation 來自動化部署。它包括以下兩個模板 — 單帳戶部署選項和多帳戶部署選項。接下來我們簡單認識一下AWS Clo...
全民瘋AI系列2.0 第13屆iT邦幫忙鐵人賽 前言 哈囉大家好我是10程式中的10！我是上一屆鐵人賽影片教學組全民瘋AI系列的作者，當時講解了人工智慧的基...
昨天看到了AWS MLOps Framework的兩個方案的架構圖，以及解決方案簡介之後，今天想討論的是成本(該解決方案的費用)、哪些工具可以用來估算費用、費用...
在AWS solutions library你可以找到數十份各式各樣的解決方案參考文件，在這個解決方案圖書館，每一個解決方案都有提供自動部署的文件，讓你可以一鍵...
chihying
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