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 Google Developers Machine Learning DAY 5

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 5 篇

技術 [Day05]其他企業開發ML案例(With Google)

幫助其他企業導入ML，也是現今Google的一個重要的業務，上一篇有提到，GCP就是一個很好的例子。但是GCP內究竟有哪些功能可以幫助其他企業導入ML？讓我們繼...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-08

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 5

Python + 機器學習/深度學習小筆記系列第 5 篇

技術 [Day - 5]Python語言在機器學習的優勢

可執行的偽代碼清晰的語法結構自帶高級數據類型，便於實現抽象的數學概念易於處理非數值型數據從html中提取數據簡單直觀Python比較流行使用廣泛，代碼範例多豐富...

unknown ‧ 2019-09-06

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 4

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 4 篇

技術 [Day04]Google Cloud Platform

各位晚安，今天這篇文是用來介紹(業配)(我沒收到$嗚嗚)GCP的，老實說Google在一開始的課程就在推坑GCP了，不過我沒有跟著他的課打文章XD把第一章節的課...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-07

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 3

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 3 篇

技術 [Day03]Google把ML用在哪了？

在上一篇介紹完ML技術之後，接下來打算和大家看的是ML到底可以應用在哪裡，而Google又把ML用在了哪裡！在進入Google把ML用在了哪些產品上之前，我...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-06

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 2

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 2 篇

技術 [Day02]什麼是機器學習？

在人工智慧領域我們常常聽到AI、ML甚至是DeepLearning......等這些東西一樣嗎？當然不，在進入ML的領域之前，我們要先比較ML和AI的差異。...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-05

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 1

Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 1 篇

技術 [Day01]Google'sMachineLearning_挑戰機器的智慧極限[前言]

Google在今年3月份出了一個ML_StudyJam的初級，而在這個盛夏，偉大的Google終於出進階了！而這次很榮幸的結合了IT邦的撰文活動，30天的鐵人賽...

nightlan1015297 ‧ 2019-09-04

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 2

Python + 機器學習/深度學習小筆記系列第 2 篇

技術 [Day - 2] 機器學習概論(下)

1.機器學習與人工智能機器學習是人工智能研究發展到一定階段的必然產物人工智能”推理期”:只要能賦予機器邏輯推理能力，機器就具有智能人工智能”知識期”:要使...

unknown ‧ 2019-09-03

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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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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 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

達標好文技術 [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 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 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...

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 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 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 L...

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...

陳小熊 ‧ 2018-11-08 ‧團隊17一起GOGOGO !! 🏊🚴‍🏃

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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

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數...

anny ‧ 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

達標好文技術 [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