本篇僅大概敘述各種情境，無深入探討，各情境常用演算法等將在之後的文章中討論 Supervised Learning (監督式學習) 會告訴機器正確的答案(...
在模型做fit的章節，我們可以看到在訓練前會將Callback實體放入一個Container，然後於真正訓練迭代迴圈時使用。這邊會自定義Callback類別來...
前言 大家好我是一名目前在資工系裡渾渾噩噩的學生，是昨天被說服參加鐵人賽的，加上早上去 TOPC 當炮灰，所以現在才在趕趕趕的發出第一篇文。我對這個領域基本上也...
今天我們會透過 Gaussian Mixture Model 來分析購物中心的客戶資料。 Mall Customer Segmentation Data 資料集...
前言 我是一名資工系大三的學生，在同學的極力推薦(?)下決定參加這次的鐵人賽，在督促自己學習的同時，也是給未來的自己留一份筆記。六月起參與了三個月的機器學習專案...
「可解釋性指標」是 XAI 中用來衡量模型可解釋性的評估標準。它們是用來確定模型如何解釋其預測的方式，以及如何在給定輸入後生成可解釋的結果。可解釋性指標可以根據...
在資料科學界翻滾多年，玩了AWS不少服務，也在Edge端摸索許久，卻一直還沒下定決心來征服這一張號稱極有挑戰的證照-AWS Certified Machine...
Layer指定使用哪種 activation 有下列方式 (這邊皆以 "relu" 來做範例) : (1) 指定函式名稱 'relu' (...
近年來人工智慧技術發展迅速，深度學習等技術的出現和應用已經帶來了很多驚人的成果，尤其是 ChatGPT 的出現更讓人們驚嘆不已。然而這些模型的黑箱特性一直是人工...
我們今天會完成 Gaussian Mixture Model 實做的部份。 Implementation Import Library import panda...
本節要探討 optimizer 與 learning rate 有哪些初始設定方式，運作，與有什麼影響。 以上一節範例: import tensorflow...
人工智慧的發展已經進入了一個新的階段，作為AI的重要分支「機器學習」，已經被廣泛應用於各個領域，例如語音識別、圖像分類、自然語言處理......等。然而隨著機器...
Prerequisite 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一種統計模型，用來對數據進行建模，特別是多模態（多個分佈）數據...
這節會觀察自己定義 initializer。 我們可以使用一個 subClass 來定義一個initializer，前提是這個自定義的 initializer...
今天我們要透過 KNN 去解決 Spaceship Titanic 此次 Kaggle Competition 跟一開始介紹 Titanic - Machin...
層是模型非常重要的角色，也是模型訓練時張量運算的執行者。層也需要經過build的動作，產生對應的初始權重，供訓練時使用。而訓練時也會透過各層的 Call 函式...
了解完 K nearest neighbors 的理論後，我們今天會透過著名的 iris 資料集來實做它。 Implementation Import Libr...
從前面Model的文章可以得知，Model繼承base_layer，代表Model也可以當作Layer使用，可以執行 build與 Call。現在要嘗試自訂義...
Prerequisite nearest neighbors (KNN) 採用向量空間模型來分類，具有相同類別的案例，彼此的相似度高，可以藉由計算與已知類別...
讓我們先了解今天 Kaggle Competition 的主題。 House Prices - Advanced Regression Techniques...
假設程式不是使用 sequence 來宣告模型，直接使用 model類別的話，差異在哪裡? 會在文中點出差異。 範例程式: from tensorflow.k...
在實作 Support Vector Machine 前，先簡介一下它可以做的任務類型。 支持向量機（Support Vector Machine，SVM）可以...
此篇會觀察模型做評估時使用evaluate之運作。 from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_im...
深度學習的工具 昨天介紹到深度學習已經發展一段時間了，因此我們一定要依靠巨人們的肩膀，深度學習會使用到很多數學的概念，例如偏微分、矩陣運算、統計學、機率論等等，...
Prerequisite Support vector machine 是將資料視為 維度的向量，並希望透過 的超平面來分開這些資料。 而最佳超平面即是以...
此會觀察模型做預測或決定時大致上運作過程，它會怎麼進行。模型訓練好後，可以執行模型實體的 predict 函式來進行判斷訊號。 from tensorflow...
人工智慧的由來 人工智慧這個名詞在近十年很常聽到，其實早在1956年達特矛斯會議就定義了「人工智慧」這名詞，但是人工智慧並不是一路順遂，在1974年~1980年...
第7天了！ 今天所要學習的是透過 Naive Bayes Classifier 去完成 Digit Recognizer 我們首先可以觀察到這次任務的性質是屬...
前面文章在說明 Sequence 建構實例時，將layer物件陣列以建構子參數傳入後，Sequence 會自動將 layer物件陣列裡之物件逐一加入到kera...
上次說到 Naive Bayes 是以貝氏定理來解決機器學習上的分類問題。 下方會透過一個簡單的郵件分類來說明 Naive Bayes Classifier 的...
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彼得叩叩
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