iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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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 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 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 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 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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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 20

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 20 篇

技術 [Day20]機器學習歷史：線性回歸

現在讓我們簡要介紹一下機器學習的歷史，看看它是如何隨著時間的推移演變成今天如此受歡迎的深度學習神經網路。[來自課程內容] 機器學習的方法有很多，但是並非一開...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-23

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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 Google Developers Machine Learning DAY 8

Towards Tensorflow 2.0 系列第 8 篇

技術 [Day-8] Deep Neural Network (Lab: Airbnb)

在說明Deep Neural Nework，我們簡單的討論一下DL介紹。從最早DL從Perceptron開始，Perceptron是只有一個neural，其實就...

Dan ‧ 2019-09-23

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

一服見效的 AI 應用系列第 8 篇

技術 Day 08：協同過濾(Collaborative Filtering)

概念顧名思義，協同過濾(Collaborative Filtering)，協同就是集合眾人的意見協同合作，進而篩選或推薦商品，作法與購物籃分析類似，一樣是以銷...

I code so I am ‧ 2019-09-23

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

Python機器學習介紹與實戰系列第 8 篇

技術 DAY[8]-數據前處理(2) 補值與EDA(2)

接續上次的EDA，我們接著觀察每個特徵的分布狀況，使用seaborn可以快速的將數據的分布圖繪製出來 from scipy.stats import norm...

Austin ‧ 2019-09-23 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 10

機器學習入門系列第 10 篇

技術 ML_Day10(Gradient Descent)

簡單回顧在ML_Day5(Linear Regression Introduction)有介紹什麼是Gradient Descent，就是對loss func...

wty81213 ‧ 2019-09-22

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 19

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 19 篇

技術 [Day19]回歸與分類

上一篇我們可以看到，可以利用ML技術來預測的兩個問題，回歸(Regression)與分類(Classification)，而這裡種問題相信搭家應該都可以輕易地分...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-22

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鐵人賽 AI & Data DAY 7

Python機器學習介紹與實戰系列第 7 篇

技術 DAY[7]-數據前處理(2) 補值與EDA(1)

EDA是什麼? EDA是探索式資料分析(Explore Data Analysis)的簡稱，主要邏輯是利用分群、圖片等等的技巧，觀察資料之間的關係(相關係數、分...

Austin ‧ 2019-09-22 ‧團隊Bikini Bottom

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鐵人賽 AI & Data DAY 7

一服見效的 AI 應用系列第 7 篇

技術 Day 07：初探推薦系統(Recommendation System)

前言上一篇我們介紹了『購物籃分析』，可以幫公司建立商品組合，也可以推薦商品給顧客，它單純依據銷售記錄進行分析，但是，如果是線上網購，瀏覽(Page View)...

I code so I am ‧ 2019-09-22

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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 Google Developers Machine Learning DAY 7

Machine Learning（by Google）系列第 7 篇

技術【Day7】2rd：TensorFlow、Colab簡介

現在正式進入TensorFlow的領域，在那之前，TensorFlow到底是什麼呢？ TensorFlow一款Google開發的工具，現為開源軟體庫，用於各種...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-22

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 7

Towards Tensorflow 2.0 系列第 7 篇

技術 [Day-7] 從Gradient Descent to Optimizer

上一篇有說明Linear regression利用SGD來train，今天我們就把一些相關概念一次解釋清楚，之後在train模型，或者自己運用在自己的case上...

Dan ‧ 2019-09-22

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 6

Machine Learning（by Google）系列第 6 篇

技術【Day6】First：遊戲區

Google提供一個遊戲區，讓我們學習並且觀察他們是如何執行機器學習的，還有學習的效率為何。遊戲區在這兒：說明網站、遊戲區其中要注意的是，每次「reset」...

eyelash*睫毛 ‧ 2019-09-21

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 18

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 18 篇

技術 [Day18]Supervised Learning

Supervised Learning 監督式學習，是機器學習的一個分支，在前面ML應用的文章就有稍微簡單的介紹過一次了，但是這次我們要深入的研究，監督式學習。...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-21

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 9

機器學習入門系列第 9 篇

技術 ML_Day9(為什麼會有error)

相信有自己訓練過模型的人都會遇到跟我一樣的問題，最後的曲線都會往上飄(這是參考李弘毅老師的投影片)，那這是什麼原因造成的呢?在還沒弄懂之前，常常一直增加訓練資料...

wty81213 ‧ 2019-09-21

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