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...
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...
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...
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...
在 Azure Machine Learning Studio 中，可以使用 Apply SQL Transformation 針對輸入的資料集執行 SQL...
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...
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...
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...
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...
[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...
「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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
多類別分類(Multiclass Classification)用在當實驗的預測結果不只分成兩類別的時候，像是字母手寫辨識、數字手寫辨識、NBA 季後賽的優勝隊...
分類(Classification)為預估模型常用的方法，在 Azure Machine Learning Studio 中的分類演算法依據結果類別數量，分成二...
上一篇有提到，在建立完預測模型後，可以使用 Evaluate Model 評估模型來檢視模型的效能，而除了單一模型檢視外，Evaluate Model 也可以用...
今天來談談深度學習跟傳統機器學習的比較，主要從 Data、計算資源、特徵萃取 等三個方向進行討論。 深度學習（Deep Learning）的成功主要是基於大量可...
Yap, 這篇沒有Reference，而是要總結我這個月所學的Machine learning crash course(MLCC)。 Machine lear...
在 Azure Machine Learning Studio 建構一個預測實驗，可以使用 Train Model 先訓練這個模型，然後再用 Score Mod...
這部分的內容應該已經告一個段落，剩下三個Youtube介紹 real-world examples而已，但還有另外兩個大項目Problem Framing跟Da...
一般我們會將資料集樣本分為兩部分，約 70% 當作訓練集，用來建立模型，另外 30% 當作測試集，用來測試訓練好的模型效能。但也有另一種做法就是交叉驗證(Cro...
要介紹 Attention 機制，就不能錯過這篇經典：Google 在 NIPS2017 上發表的論文《Attention Is All You Need》。本...
在做完資料處理及特徵篩選後，接下來就是選擇演算法來訓練我們的模型，這階段算是機器學習流程中最關鍵的部分了，通常我們會依據想預測的問題以及現有的數據資料，來決定要...
Ref.: Fairness 昨天列出了一些bias，今天則要從資料中認出bias，還有評估bias造成的傷害。 Identifying Bias 遺失的資...
Ref.: Fairness Google Machine Learning Crash Course在這一個月內很像很明顯的改版了兩次，多了一些類別，而且...
Azure Machine Learning Studio 的 Summarize Data 可以對資料集整體做一些基礎計算，用來了解資料的分布狀況，計算後的輸...
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