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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 25

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 25 篇

技術 [Day25]神經網路

我們終於走到ML歷史的最後一段了！這代表我們要來談談神經網路啦！其實神經網路並不是甚麼興新的技術！它其實在很久了，不過神經網路剛被提出時，那個年代不管是在儲存、...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

Python機器學習介紹與實戰系列第 13 篇

技術 DAY[13]-機器學習(4)競賽常勝軍(xgboost&lightgbm)

接下來要介紹的是數據競賽中最常見到的兩個模型，xgboost以及lightgbm。這兩個模型都是基於前一篇文章所提到的Boosting演算法，基於決策樹來形成的...

Austin ‧ 2019-09-28 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

一服見效的 AI 應用系列第 13 篇

技術 Day 13：快速完成一個『對話機器人』(ChatBot) -- 續

前言前一篇我們用了不到20行的程式，解析使用者說的話，程式了解語意後，要如何回應呢? 今天就來探討一下吧。回應(Response) 回應的作法有很多種：...

I code so I am ‧ 2019-09-28

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 12

Machine Learning（by Google）系列第 12 篇

技術【Day12】2rd：泛化（Generalization）

這篇在說理論，說明何謂「Generalization」，以及要訓練機器學習的時候有什麼原則。（本篇是Generalization) 何謂「泛化（Genera...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-27

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 24

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 24 篇

技術 [Day24]Kernel函數

Kernel函數在我們離開決策樹之後，我們要進到SVM了！SVM的中文全名叫做支援向量機！我們在兩組資料間，可以找到一條分界來對資料進行分界，而SVM利用了K...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-27

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 12

Towards Tensorflow 2.0 系列第 12 篇

技術 [Day-12] TF.Keras api & Customized

今天的話，我們來討論一下tf.keras的api。首先，今天要討論的tf.keras與我們所熟知的keras是不太一樣的，以前我們所使用的keras，他的bac...

Dan ‧ 2019-09-27

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 15

機器學習入門系列第 15 篇

技術 ML_Day15(Regularization(Solving overfitting))

簡單回顧介紹regularization之前，必須要了解什麼是overfitting。在之前的章節或多或少都有提到overfitting這號人物，那他為什麼那...

wty81213 ‧ 2019-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

一服見效的 AI 應用系列第 12 篇

技術 Day 12：快速完成一個『對話機器人』(ChatBot)

前言今年最夯的AI應用非『對話機器人』(ChatBot)莫屬了，許多大企業都已建置相關應用系統，並配置一組專案人員維運，一方面提昇機器人智慧，另一方面不斷擴展...

I code so I am ‧ 2019-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

Python機器學習介紹與實戰系列第 12 篇

技術 DAY[12]-機器學習(3)整體學習

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...

Austin ‧ 2019-09-27 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 11

Machine Learning（by Google）系列第 11 篇

技術【Day11】2rd：TensorFlow初步學習－線性回歸（linear regression）

熟悉TensorFlow的第一步就是製作線性回歸（linear regression），此篇也是從First Steps with TensorFlow而來，以...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-26

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 23

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 23 篇

技術 [Day23]決策樹(Decision Tree)

在上一篇我們稍為介紹了神經網路之後，我們要來看看另外一個機器學習的分支，Decision Tree。決策樹 Decision Tree 而要如何運用決策樹呢...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-26

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 11

Towards Tensorflow 2.0 系列第 11 篇

技術 [Day-11] 模型視覺化 - Tensorboard

針對模型視覺化，Tensorflow有做了一個Dashboard - Tensorboard，方便使用者理解模型以及tuning。而Tensorboard非常強...

Dan ‧ 2019-09-26

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

Python機器學習介紹與實戰系列第 11 篇

技術 DAY[11]-機器學習(2)非監督式機器學習

還記得我們所說的，監督式機器學習是需要「正確答案」的，因此反過來說，非監督式機器學習就是不需要給定一個正確答案，那沒有正確答案要預測什麼呢？非監督式機器學習在...

Austin ‧ 2019-09-26 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

一服見效的 AI 應用系列第 11 篇

技術 Day 11：混合的推薦模型 (Hybrid Model)

前言前面我們介紹兩大類的推薦方法 -- 以內容為基礎的過濾(Content Based Filtering) 及協同過濾(Collaborative Fil...

I code so I am ‧ 2019-09-26

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 14

機器學習入門系列第 14 篇

技術 ML_Day14(SVM Kernel-2)

簡單回顧在ML_Day13(SVM Kernel-1)有稍微介紹SVM kernel的主要觀念，簡單來說就是為了解決非線性問題，這一章節會做做一些複習並且做一...

wty81213 ‧ 2019-09-26

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 10

Machine Learning（by Google）系列第 10 篇

技術【Day10】2rd：DataFrame和Series的更多應用

DataFrame和Series除了前一天教的功能外，還有其他幾個運用，像是Python本身的應用、NumPy、lambda等等。 DataFrame Py...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-25

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 22

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 22 篇

技術 [Day22]激活函數

終於進到了我們的重頭戲啦，在上一篇我們介紹到了我們的單層感知機！而我們知道單層感知機其實就類似是一個神經元，它能做簡單的判斷！那麼接下來，我們如果把多個感知機串...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-25

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 10

Towards Tensorflow 2.0 系列第 10 篇

技術 [Day-10] Overfit & Underfit

今天我們來討論一下Overfit以及Underfit的議題 (也是面試很喜歡討論的議題)。針對Overfit跟Underfit我們可以透過下圖很直接了斷的看資料...

Dan ‧ 2019-09-25

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 13

機器學習入門系列第 13 篇

技術 ML_Day13(SVM Kernel-1)

之前ML_Day11(支援向量機(Support Vector Machine, SVM))主要提到，SVM找到decision boundary讓margin...

wty81213 ‧ 2019-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

一服見效的 AI 應用系列第 10 篇

技術 Day 10：以模型為基礎的協同過濾 (Model Based Filtering)

前言上一篇介紹了『協同過濾』(Collaborative Filtering)的概念，並實作『以記憶體為基礎的過濾』(Memory Based Collabo...

I code so I am ‧ 2019-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

Python機器學習介紹與實戰系列第 10 篇

技術 DAY[10]-監督式機器學習

機器學習分為兩種最主要的模式，分別為監督式機器學習與非監督式機器學習，本篇文章會簡單介紹一下監督式機器學習以及常見的用法。監督式機器學習是什麼? 當你使用機器...

Austin ‧ 2019-09-25 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 9

Machine Learning（by Google）系列第 9 篇

技術【Day9】2rd：Colab-Pandas範例

在Colab跑我們的TensorFlow，其中要pandas範例來練習。Pandas是個重要且流行的套件（library）是個不錯的工具。（本篇使用firs...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-24

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 12

機器學習入門系列第 12 篇

技術 ML_Day12(SGD, AdaGrad, Momentum, RMSProp, Adam Optimizer)

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...

wty81213 ‧ 2019-09-24

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 21

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 21 篇

技術 [Day21]Perceptron感知機

Perceptron感知機在線性回歸後，用來做預測的另外一種數學模型被開發了，感知機，一個利用"單個"神經元運作的原理，被用來當成感知機...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-24

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 9

Towards Tensorflow 2.0 系列第 9 篇

技術 [Day-9] Deep Neural Network (Lab: Fashion-MNIST)

今天的話，我們用更貼近TF的語言來做DNN，Data的部分使用TF.Keras api裡面的資料來做使用。TF.Keras dataset包含有 CIFAR 1...

Dan ‧ 2019-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

一服見效的 AI 應用系列第 9 篇

技術 Day 09：協同過濾(Collaborative Filtering) 實作

前言上一篇介紹了『協同過濾』(Collaborative Filtering)的概念，今天我們就來撰寫程式實作看看。測試資料集 GroupLens 提供各種...

I code so I am ‧ 2019-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

Python機器學習介紹與實戰系列第 9 篇

技術 DAY[9]-數據前處理(3) 特徵新增與調整

當你將資料都清理完畢，並且觀察完所有的分布之後，剩下的就是對剩餘的特徵進行調整或是新增特徵了。我們以年齡作為例子，將數據分為三個區間分別是低、中、高，這在數據中...

Austin ‧ 2019-09-24 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 8

Machine Learning（by Google）系列第 8 篇

技術【Day8】休息：分享網站

這幾天看到幾篇不錯的文章，有的跟技術沒有關係，但是觀念很多，或是說明一些數學、算式說明。看到那些文章才發現機器學習並非我想的那麼簡單，只是個工具的使用，而是絕大...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-23

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 11

機器學習入門系列第 11 篇

技術 ML_Day11(支援向量機(Support Vector Machine, SVM))

SVM是一種監督式的學習方法，它的基礎的概念非常簡單，就是找到一個決策邊界(decision boundary)讓分類之間的邊界(margins)達到最大，將資...

wty81213 ‧ 2019-09-23

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