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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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，...
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...
續上一篇LLM 和機器學習的介紹-Part 4 ，我們繼續討論一些數據模型(data models)。 實體-關係模型 (Entity Relationship...
今天所要談 Propagation-Based 方法在 CNN 中的作用是透過計算梯度、反向傳播或不同層的特徵來量化每個像素或特徵對預測結果的影響。 從昨天的...
將所有樣本中相近得樣本點組成一個群組，一層一層往上堆疊，直至所有的樣本皆被分成一個群組為止 Hierarchical Clustering 透過將最接近的...
續上一篇LLM 和機器學習的介紹-Part 3，我們繼續討論一些數據模型(data models) 牛頓冷卻定律 Newton's Law of Cooling...
在深度學習中梯度訊息扮演著關鍵的角色，尤其在神經網路的訓練過程中。梯度代表了函數相對於參數的變化率，它告訴我們如何調整神經網路的權重和參數，以最小化或最大化一個...
總的來說就是物以類聚 K-means Clustering 將數據集中的數據點分成不同群組，以便相似的數據點彼此靠近 選擇K值: 決定要將資料分成...
續上一篇LLM 和機器學習的介紹-Part 1，我想更深入地介紹一些數據建模、LLM和機器學習的示例。 統計概念大數據以及machine learning的基礎...
如果想要了解一張圖片中哪些區域對於 CNN 神經網路的判斷結果具有影響力，可以參考基於擾動的 Perturbation-Based 方法。它有很多不同種的變形，...
kernel trick 作天的ＳＶＭ跟ＳＶＲ有提到可以用kernel function將資料映射到高維空間中 解決的問題：當資料在原始空間中無法被線性分...
在當今的深度學習領域中，卷積神經網路（CNN）已經成為許多電腦視覺任務的首選模型，例如圖像分類、物體偵測、語意分割、動作偵測等，這些重大突破都歸功於卷積神經網路...
SVM (Support Vector Machine) 若資料為非線性，將資料映射到高維空間中(用kernel function) 找一超平面將資料分開，...
Feature Attribution Feature Attribution(特徵歸因)是機器學習領域中的一個重要概念，它用於解釋模型的預測結果。當我們訓練機...
為強學習機融合方法 stacking 第一層為level 0，第二層為level 1 第一層可包含多個學習機，第二層只能有一個 第一層的學習機被稱為...
昨天，我們透過 TUTORIAL 來講解 Deep Q-Network。 今天我們來探索 Deep Deterministic Policy Gradient...
是基於 Gradient Boosted Decision Tree (GBDT) 改良與延伸 Boosting XGBoost是一種集成學習技術，通過組...
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