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共有 713 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 Day 16 Activation function之群雄亂舞

Activation function之群雄亂舞 今天要來繼續介紹Activation function。那麼廢話不多說,就直接開始吧! Activation...

鐵人賽 AI & Data DAY 10
一服見效的 AI 應用 系列 第 10

技術 Day 10:以模型為基礎的協同過濾 (Model Based Filtering)

前言 上一篇介紹了『協同過濾』(Collaborative Filtering)的概念,並實作『以記憶體為基礎的過濾』(Memory Based Collabo...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 Day 14:預先訓練好的模型(Keras Applications)

前言 之前我們都是自建模型,事實上 Keras 引進很多預先訓練好的模型(Keras Applications),他們都是屬於影像辨識的模型,大都是各屆影像辨識...

技術 以總統民調學習抽樣理論

前言 這一陣子總統大選幾乎天天有民調,各家調查結果大相逕庭,調查結果相差10~20%,但每一項民調都宣稱『信心水準95%,抽樣誤差為正負3.0%』,照理講不是應...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 25

技術 [Day-25] 生成對抗網路 (GAN) 介紹

今天我們來討論最近很流行的GAN,而最近很多新聞或者很多Youtuber都在討論他的應用,Ex: DeepFake 或者一些人像修圖應用。都是GAN的應用。 G...

技術 dlib安裝心得 -- Windows 環境

前言 剛剛克服了 YOLO v4 安裝的問題,又碰上另一個 C library 需要安裝,真是頭痛。dlib 是一個機器學習的函數庫,它包含許多功能(可參考官網...

鐵人賽 AI & Data DAY 28
全民瘋AI系列2.0 系列 第 28

技術 [Day 28] 儲存訓練好的模型

儲存訓練好的模型 今日學習目標 使用 pickle + gzip 儲存模型 將訓練好的模型打包並儲存 載入儲存的模型 讀取打包好的模型並預測 前...

技術 [Day30] 數據分析相關工作之間的差異 & Google Machine Learning鐵人完賽心得

今天是最後一天了,終於可以完賽,回顧這三十天來分享了好多機器學習相關的東西,自己也有許多的收穫,除了分享一下完賽心得,我們今天也來探討一下數據分析相關工作之間的...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 16 深度學習其實是一種 Representation learning

機器學習的技術已經發展了非常久的時間,我們有非常多的模型可以幫我們做預測,包含像是 regression、classification、clustering、s...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 9

技術 [Day-9] Deep Neural Network (Lab: Fashion-MNIST)

今天的話,我們用更貼近TF的語言來做DNN,Data的部分使用TF.Keras api裡面的資料來做使用。TF.Keras dataset包含有 CIFAR 1...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 26

技術 [Day-26] 生成對抗網路 (GAN) 實作 Part I

今天我們來實作GAN,簡單複習一下,GAN的Component 有 Generator 以及 Discriminiator 。而 Generator 任務就是...

鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 20

技術 Day 20:自然語言處理的一些術語介紹

前言 筆者在作上一篇時卡住很久,因為,碰到很多術語,搞得頭暈腦脹,因此本篇花點時間將心得整理起來,與同好共享。內容大致如下: 成效衡量指標(Metrics):...

鐵人賽 AI & Data DAY 2
一服見效的 AI 應用 系列 第 2

技術 Day 02:客戶分群(Customer Segmentation) -- 那些客戶是VIP?

前言 當公司對外行銷或提供服務時,總會希望對VIP客戶特別照顧(大小眼?),因為他們對公司的貢獻度特別大,那我們如何衡量貢獻度或『客戶終身價值』(Custome...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 [魔法小報] Attention 機制的引進

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...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 23 Markov chain 及 HMM

上次我們講完在空間上,我們可以知道資料的區域性,並且利用 convolution 來萃取特徵。 這次我們來講時間,其實不一定要是"時間"序列...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 Day 15 Activation function之兄弟大戰

Activation function之兄弟大戰 今天要來介紹一些常見的activation function,先從Relu三兄弟開始。 為什麼要Activat...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 Day 17:TensorFlow 2 Object Detection API 實作

前言 前一篇介紹如何安裝 TensorFlow 2 Object Detection API,今天我們就來實作一個簡單的物件偵測(Object Detectio...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 Day 7 強化學習之Q learning

強化學習之Q learning 介紹完監督式學習與非監督式學習,我們來介紹強化學習! Q learning Q learning為強化學習,根據wiki的描述...

鐵人賽 AI & Data DAY 3
一服見效的 AI 應用 系列 第 3

技術 Day 03:客戶分群(Customer Segmentation) -- 那些客戶是我的VIP? (續)

前言 上一篇我們將購買記錄轉化為 RFM 指標,接著,就可以使用各種集群分析(Clustering)的演算法,將客戶自動分群,進而找出 VIP 客戶。 集群分析...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 20

技術 [Day-20] 推薦系統介紹 (Recommendation System)

今天我們來討論推薦系統,現在大家的生活環境充滿了推薦系統的應用,不管是在Youtube聽音樂或者是在商城購物,都充斥著推薦系統的應用。什麼是推薦系統?推薦系統就...

技術 [筆記]機器學習技法-支持向量機(Support Vector Machine , SVM)

前言   最近在練習Kaggle,使用到許多沒使用過的機器學習的方法,尤其在回歸問題上,遇到了LinearRegression、Ridge、Lasso、Grad...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 Day 25:Keras 自然語言處理(NLP)實作

前言 自然語言處理主要是指文字(Text)相關的應用,例如: 文字分類(Text Classification):例如情緒分析(Sentiment Analy...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 17

技術 [Day-17] LSTM - Sentiment Analysis (Data: Twitter)

今天我們來討論LSTM的應用,而其中一個最經典的案例就是情感分析(Sentiment Analysis)。而什麼是情感分析呢? 透過NLP或者Deep lear...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 Day 9 DQN是不良人物?!

DQN是不良人物?! DQN(Deep Q learning)是指深度的Q learning,而甚麼是深度呢?複習一下,Q learning有張Q表,而DQN即...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 7

技術 [Day-7] 從Gradient Descent to Optimizer

上一篇有說明Linear regression利用SGD來train,今天我們就把一些相關概念一次解釋清楚,之後在train模型,或者自己運用在自己的case上...

鐵人賽 AI & Data DAY 16
全民瘋AI系列2.0 系列 第 16

技術 [Day 16] 每個模型我全都要 - 堆疊法 (Stacking)

堆疊法 (Stacking) 今日學習目標 了解 Stacking 方法 堆疊法的學習機制為何? 利用 Stacking 實作迴歸器 透過 Stack...

鐵人賽 AI & Data DAY 9
一服見效的 AI 應用 系列 第 9

技術 Day 09:協同過濾(Collaborative Filtering) 實作

前言 上一篇介紹了『協同過濾』(Collaborative Filtering)的概念,今天我們就來撰寫程式實作看看。 測試資料集 GroupLens 提供各種...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 Day 02:梯度下降與自動微分

前言 上一篇講了一堆安裝的困難,如果,本機安裝不起來,可以直接使用Google Colaboratory 雲端環境,它有免費的GPU/TPU 可使用,而且常用套...

鐵人賽 Big Data DAY 28
資料科學:使用 Clojure 系列 第 28

技術 Day 28 - 《Clojure for Machine Learning》及《Clojure for Finance》簡介

這兩本書也都是由 Packt 出版的: 《Clojure for Machine Learning》《Clojure for Finance》 《Clojure...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 Day 27:使用Keras撰寫 生成式對抗網路(GAN)

前言 近年來,深度偽造(DeepFake)已經造成假影片氾濫,從剛開始的美國總統Obama的談話影片,到最近明星臉全部被套到各式的影片當中,真偽難辨,它根源的技...