iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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技術 Setup Mac for Machine Learning (Tensorflow)

Install Visual Studio Coderef: https://code.visualstudio.com1 Download and Insta...

yanminglai ‧ 2024-07-25

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鐵人賽 AI & Data

CNN/DNN Training by using Google TensorFlow 系列第 12 篇

技術【Day 12】機器學習的訓練過程 - Part 4. 區域極小值與鞍點

零、前言在上一篇中，我們透過實際計算 Loss Function 並執行梯度下降法時，發現設定學習率會直接影響到機器訓練時的表現，對此我們可以透過更改學習率進...

csning1998 ‧ 2023-12-03

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鐵人賽 AI & Data

CNN/DNN Training by using Google TensorFlow 系列第 11 篇

技術【Day 11】機器學習的訓練過程 - Part 3. 最佳化與學習率

零、前言在上一篇中，我們從一些數學方法中，了解到一些基礎的 Loss Function ，如 BCE 與 CCE 是如何定義的，並且知道可以透過 Softma...

csning1998 ‧ 2023-12-02

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鐵人賽 AI & Data

CNN/DNN Training by using Google TensorFlow 系列第 9 篇

技術【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

零、前言在前面我們了解到 Deep Learning 大致上是如何運作的，那也看到我們最後測出來的準確度卻都不到 80%，嚴格說起來還不能真正地解決我們遇到的...

csning1998 ‧ 2023-11-29

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技術藍白🈴民調之統計誤差計算，3%或6%?

前言今天(2023/11/18)馬英九基金會公布藍白合民意調查的統計結果，雙方未達成共識，癥結點在於統計誤差認知有不同見解，到底統計誤差應該是3%或6%，我們...

I code so I am ‧ 2023-11-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 29 篇

技術 Day29-混淆矩陣(confusion matrix)

29天啦!之前實作分類器的時候有用到混淆矩陣，今天也來寫一下相關筆記混淆矩陣(confusion matrix) 可以用來評估分類模型的準確率混淆...

yao021019 ‧ 2023-10-14 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 30 篇

技術機器學習挑戰 - Day 9 (完) + 完賽感想

續上一篇機器學習挑戰 - Day 8 我想使用最後一篇文章來回顧我在第0天的原始計劃以及實際所做的事情。回報時間框架：日內交易（每日）- 我主要關注每日...

Papii ‧ 2023-10-15 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 28 篇

技術 Day28-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part3

再續昨天！今天的筆記把論文剩餘的部分整理完 Hard negative mining 難例挖掘由於存在大量的負樣本，所以導致嚴重的類別不平衡問題，訓練時...

yao021019 ‧ 2023-10-13 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 29 篇

技術機器學習挑戰 - Day 8

續上一篇機器學習挑戰 - Day 7 scikit-learn - 用於構建分類器的最基本的機器學習算法這是 Python 中最廣為人知的機器學習模組，主要用...

Papii ‧ 2023-10-14 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 27 篇

技術 # Day27-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part2

接續作天，今天講訓練相關策略及方法 training Matching strategy 匹配策略利用jaccard overlap使ground tr...

yao021019 ‧ 2023-10-12 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 28 篇

技術機器學習挑戰 - Day 7

續上一篇機器學習挑戰 - Day 6 我想要研究一下可否加入多項其他變數來預測未來價格。在尋找資料時，意外發現有Pytrend這個API可導入。什麼是 P...

Papii ‧ 2023-10-13 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 27 篇

技術機器學習挑戰 - Day 6

續上一篇機器學習挑戰 - Day 5，我們今天繼續詳細研究一下如何套用 tensorflow.keras.sequential 來預測BTC的價格。我想嘗試...

Papii ‧ 2023-10-12 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 26 篇

技術 # Day26-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part1

今天是大概的概念，training等細節留到明天 VGG-16 SSD的架構是使用VGG-16 13個卷積層+3個全連接層+5個池化層其卷基層均使用...

yao021019 ‧ 2023-10-11 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列第 27 篇

技術 [Day 27] XAI在NLP中的應用：以情感分析解釋語言模型

近年來自然語言處理（NLP）領域取得了巨大的進展，主要歸功於大型語言模型（LLM）的崛起。這些模型，如 GPT、LLaMA 和 BLOOM 等，已經在多個 NL...

10程式中 ‧ 2023-10-10

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 26 篇

技術機器學習挑戰 - Day 5

續上一篇機器學習挑戰 - Day 4，我們今天繼續詳細研究一下如何套用 tensorflow.keras.sequential 來預測BTC的價格。首先，我...

Papii ‧ 2023-10-11 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 25 篇

技術 Day25-CNN 卷積神經網路(Convolutional neural network)

CNN的概念圖如下：（圖片來源：https://reurl.cc/l7g1LY ） Convolution Layer 卷積層卷積的主要概念就是特徵擷...

yao021019 ‧ 2023-10-10 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列第 26 篇

技術 [Day 26] XAI在表格型資料的應用：解析智慧工廠中的鋼材缺陷

在當今的工業領域中，智慧製造、碳中和以及數位雙生等議題受到廣泛關注。其中機器學習技術已經開始發揮關鍵作用，特別是在虛擬量測和異常檢測方面。在今天的內容中將帶各位...

10程式中 ‧ 2023-10-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 24 篇

技術 Day24-CART（Classification and Regression Trees）

是一種決策樹決策樹根據特徵進行分割(同子集內盡量相似) 重複分割直到達到設定的深度建構決策樹對決策樹進行遍歷，得出結果 CART流程所有的樹...

yao021019 ‧ 2023-10-09 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 25 篇

技術機器學習挑戰 - Day 4

續上一篇機器學習挑戰 - Day 3，我們今天要詳細研究一下如何套用 tensorflow.keras.models的LSTM 來預測BTC的價格。在應用t...

Papii ‧ 2023-10-10 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 23 篇

技術 Day23-Naive Bayes Classifier

是一種基於機率的分類器貝氏定理 Bayes’ Theorem 計算在已知一些條件下，某事件的發生機率通常事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與...

yao021019 ‧ 2023-10-08 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列第 25 篇

技術 [Day 25] XAI在影像處理中的瑕疵檢測：解釋卷積神經網路的運作

隨著鐵人賽進入尾聲，相信各位已經對可解釋人工智慧（XAI）領域有了一些初步的了解。在接下來的幾天中，我想透過一些實際的例子來介紹 XAI 的實際應用，藉此展示如...

10程式中 ‧ 2023-10-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列第 24 篇

技術 [Day 24] LSTM的可解釋性：從時序資料解析人體姿態預測

在這個系列中，我們已經介紹了深度神經網路中的DNN（深度神經網路）和CNN（卷積神經網路），以及它們如何透過不同的方法進行模型解釋。今天，我們將深入探討如何使用...

10程式中 ‧ 2023-10-07

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 24 篇

技術機器學習挑戰 - Day 3

續上一篇機器學習挑戰 - Day 2，我們今天繼續詳細研究一下如何套用 ARIMA 來預測BTC的價格。 Auto-Regressive Integrated...

Papii ‧ 2023-10-09 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 23 篇

技術機器學習挑戰 - Day ２

續上一篇機器學習挑戰 - Day 1，我們今天要來詳細研究一下如何套用machine learning module 來預測BTC的價格。首先想要研究的是A...

Papii ‧ 2023-10-08 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

資料分析的硬體以及軟體學習以及成長心得系列第 22 篇

技術機器學習挑戰 - Day 1

首先，我想將股票數據導入我的程序並分析其歷史趨勢。 import yfinance as yf import datetime as dt import num...

Papii ‧ 2023-10-07 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 22 篇

技術 Day22-LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)

利用弱分類器（決策樹）迭代訓練或得強分類器，其具有訓練效果好、不易過擬合等優點。 LightGBM V.S. XGBoost 圖源: https://re...

yao021019 ‧ 2023-10-07 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列第 23 篇

技術 [Day 23] Attention-Based：使用注意力機制解釋CNN模型

近年來注意力機制（Attention Mechanism）已經成為深度學習和神經網路領域的一個重要研究。它不僅能夠改善模型的性能，還可以增強模型的解釋性。201...

10程式中 ‧ 2023-10-06

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 21 篇

技術 Day21-主成分分析 (Principal Component Analysis)

可以用來降維(dimension reduction)，利用原有的特徵組合成新的特徵組，以達到降維的目的，同時保留住資料中的重要資訊基本上它的目標就是將...

yao021019 ‧ 2023-10-06 ‧團隊好想放假大學

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧系列第 22 篇

技術 [Day 22] CAM-Based：如何解釋卷積神經網路

CAM（Class Activation Mapping）是一種用於解釋卷積神經網路（CNN）模型在圖像分類任務中的預測的技術。它的目的是生成一個視覺化的熱圖，...

10程式中 ‧ 2023-10-05

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

什麼演算法?一起來學機器學習! 系列第 20 篇

技術 Day20-K最近鄰 (K-Nearest Neighbors)

點與點之間的距離 K-NN依照點與點之間的距離來計算點之間的相似性通常使用的距離度量是歐氏距離（Euclidean Distance），但根據實際情況，也可...

yao021019 ‧ 2023-10-05 ‧團隊好想放假大學

技術 Setup Mac for Machine Learning (Tensorflow)

技術 【Day 12】機器學習的訓練過程 - Part 4. 區域極小值與鞍點

技術 【Day 11】機器學習的訓練過程 - Part 3. 最佳化與學習率

技術 【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

技術 藍白🈴民調之統計誤差計算，3%或6%?

技術 Day29-混淆矩陣(confusion matrix)

技術 機器學習 挑戰 - Day 9 (完) + 完賽感想

技術 Day28-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part3

技術 機器學習 挑戰 - Day 8

技術 # Day27-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part2

技術 機器學習 挑戰 - Day 7

技術 機器學習 挑戰 - Day 6

技術 # Day26-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part1

技術 [Day 27] XAI在NLP中的應用：以情感分析解釋語言模型

技術 機器學習 挑戰 - Day 5

技術 Day25-CNN 卷積神經網路(Convolutional neural network)

技術 [Day 26] XAI在表格型資料的應用：解析智慧工廠中的鋼材缺陷

技術 Day24-CART（Classification and Regression Trees）

技術 機器學習 挑戰 - Day 4

技術 Day23-Naive Bayes Classifier

技術 [Day 25] XAI在影像處理中的瑕疵檢測：解釋卷積神經網路的運作

技術 [Day 24] LSTM的可解釋性：從時序資料解析人體姿態預測

技術 機器學習 挑戰 - Day 3

技術 機器學習 挑戰 - Day ２

技術 機器學習 挑戰 - Day 1

技術 Day22-LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)

技術 [Day 23] Attention-Based：使用注意力機制解釋CNN模型

技術 Day21-主成分分析 (Principal Component Analysis)

技術 [Day 22] CAM-Based：如何解釋卷積神經網路

技術 Day20-K最近鄰 (K-Nearest Neighbors)

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技術【Day 12】機器學習的訓練過程 - Part 4. 區域極小值與鞍點

技術【Day 11】機器學習的訓練過程 - Part 3. 最佳化與學習率

技術【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

技術藍白🈴民調之統計誤差計算，3%或6%?

技術機器學習挑戰 - Day 9 (完) + 完賽感想

技術機器學習挑戰 - Day 8

技術機器學習挑戰 - Day 7

技術機器學習挑戰 - Day 6

技術機器學習挑戰 - Day 5

技術機器學習挑戰 - Day 4

技術機器學習挑戰 - Day 3

技術機器學習挑戰 - Day ２

技術機器學習挑戰 - Day 1