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...
深度神經網路（DNN）以其線性和非線性的複雜轉換而聞名，因為它涵蓋了許多隱藏層。因此即使給定一個訓練有素並能夠良好分類的 DNN，模型內部的推論過程仍然是個未知...
昨天介紹 Deep Q-Network，今天我們透過 TUTORIAL 來講解 Deep Q-Network。 Impelmentation Import Li...
昨天已經瞭解了 SHAP 套件背後的核心技術。SHAP 提供多種解釋工具，可應用於不同類型的模型： KernelExplainer（Kernel SHAP）：...
於最初的文章，有提到機器學習是趨勢，但怎麼開始、學那些技能、要看那些文件文章、要如何使用工具等等，google後又因資訊太多太複雜，讓學習意願或者動力被澆熄被...
boosting 前幾天有寫過一點關於boosting跟bagging大概的概念，今天開始前再簡單說一下 透過組合弱學習機、改進每一次的錯誤、從而獲得一個...
Shapley values 簡介 Shapley values 最早是由經濟學家 Lloyd Shapley 所提出，用於評估參與合作博弈的每個玩家對於勝利的...
Reinforcement Learning Reinforcement Learning 是一種機器學習方法，用於使代理（可以是機器、軟件或機器人等）通過與環...
人工智慧（AI）最近在科技界成為熱門詞彙，每個人都想參與AI領域。我想分享一下我對AI基礎的學習心得，包括：數據建模、語言學習模型（LLM）和機器學習（ML）的...
原理 組合多個弱學習機來構建一個強學習機 將每個樣本的權重初始化為相等的值 建構弱分類器 將誤差大的資料權重加大 重複２跟３ 加權投票決定結果 建構弱...
今天我們將深入探討 LIME 的實作細節，包括如何選擇解釋性模型和解釋特徵，以及如何選擇鄰域大小來生成解釋數據。 若想了解 LIME 的核心原理可以參考前一篇文...
使用多種學習算法來獲得比單獨使用任何單獨的學習算法更好的預測效果 集成學習 通過建立幾個模型組合來解決單一預測問題 所用來組合的多個模型之間要有差異...
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