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鐵人賽 AI & Data DAY 17

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 17 篇

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...

I code so I am ‧ 2020-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

英雄集結：深度學習的魔法使們系列第 5 篇

技術 [實戰系列] 使用 TensorFlow 搭建一個 ANN 魔法陣（模型）

有了先前的 ANN 魔法陣教學後，該是來讓各位見習魔法使實戰演練了，前情提要請參見： [魔法陣系列] Artificial Neural Network (A...

莉森揪 ‧ 2018-10-20

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 20

Towards Tensorflow 2.0 系列第 20 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-05

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 17

Towards Tensorflow 2.0 系列第 17 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 4

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 4 篇

技術【4】實驗 Batch size大小對訓練模型的影響

Colab連結相信每個人在學習ML時，都會遇到超參數 Batch size 應該要設置多少才好的問題，一般大家在教科書上學到的大部分是：當 Batch siz...

Capillary J ‧ 2021-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 25 篇

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...

I code so I am ‧ 2020-09-25

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 7

Towards Tensorflow 2.0 系列第 7 篇

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...

Dan ‧ 2019-09-22

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 3

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 3 篇

技術【03】新手常誤解的用法，tensorflow多個graph處理

不知道大家有沒有遇到一種情況，就是你用 jupyter notebook 或其他 IDE 分段執行程式碼時，run 節點架構時，tensorflow 噴出錯誤告...

Capillary J ‧ 2019-09-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 2 篇

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...

I code so I am ‧ 2020-09-02

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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson7_CNN與標準化

前言之前在介紹[筆記]深度學習(Deep Learning)-捲積神經網路這篇文章時有提過CNN的原理，而這次使用tensorflow實作，在CNN前會先介紹...

Kevin ‧ 2019-02-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 27 篇

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...

I code so I am ‧ 2020-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 10 篇

技術【10】多分類問題下 Sparse Cross Entropy 與 Categorical Cross Entropy 的用法差異

Colab連結要來討論今天主題前，先來複習一下什麼是交叉熵 Cross-Entropy ，我覺得這部影片介紹得很不錯，簡而言之，我們可以將交叉熵當作資訊的亂度...

Capillary J ‧ 2021-09-24

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鐵人賽 Big Data DAY 22

tensorflow 學習筆記系列第 22 篇

技術 Tensorflow Day22 word2vec 介紹

今日目標了解 word2vec 的概念 word2vec 簡介 word2vec 正如其名就是 word to vector 是一個能把文字變成向量的演...

c1mone ‧ 2017-01-06

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗系列第 9 篇

技術【9】各種優化器(Optimizer) 大車拼實驗

Colab連結今天的主題是要探討優化器（Optimizer）對模型學習的影響，有關優化器該用哪個好，也是一個蠻令人頭痛的問題，大部分的時候優化器都可以讓你成功...

Capillary J ‧ 2021-09-23

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 3

Towards Tensorflow 2.0 系列第 3 篇

技術 [Day-3] Tensorflow 基本語法 - Part II

這幾天均會說明TF的資料處理。雖然資料處理真的非常瑣碎也煩人，常常會處理到起瘋。但資料處理對一個ML project或者Data science project...

Dan ‧ 2019-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 30 篇

技術 Day 30：取代資料科學家 -- AutoKeras 入門

前言 AutoML 想要滿足普羅大眾的夢想，不用學習一堆的演算法，只要你指定工作類別，它就幫你找到最佳模型及最佳參數，當然包括預測結果，哇，這麼神，不一探究竟怎...

I code so I am ‧ 2020-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

從 AI 落地談 MLOps 系列第 17 篇

技術 Day 17 : 用於生產的機械學習 - 特徵選擇 Feature Selection

特徵選擇是機器學習中的核心概念之一，不相關或部分相關的特徵會對模型性能產生負面影響，也會有效能的問題，適當的挑選與目標變量最相關的特徵集，有助降低模型的複雜性，...

威利斯 ‧ 2021-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 24 篇

技術 Day 24：機器學習永遠不會跟你講錯 -- Keras 除錯技巧

前言機器學習永遠不會跟你講錯，不管你丟甚麼東西進入訓練流程或預測，它都會給你一個答案，正是所謂的 Garbage In Garbage Out，因此，產生了兩...

I code so I am ‧ 2020-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

從 AI 落地談 MLOps 系列第 20 篇

技術 Day 20 : 模型優化 - 訓練後量化 Post Training Quantization

當我們訓練模型需要部署在硬體較為受限的智慧型裝置、IOT設備，模型運算在吃緊的硬體資源中顯得笨重，此時可以採取模型優化策略改進。量化 Quantizatio...

威利斯 ‧ 2021-09-20

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 14

Towards Tensorflow 2.0 系列第 14 篇

技術 [Day-14] CNN - VGG 實作

今天我們來使用TF 2.0來實作VGG 16，那為什麼選擇VGG 16呢？雖然VGG 16並未拿下當年ILSVRC 的分類比賽的冠軍 (當年由Google所發明...

Dan ‧ 2019-09-29

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 10

Towards Tensorflow 2.0 系列第 10 篇

技術 [Day-10] Overfit & Underfit

今天我們來討論一下Overfit以及Underfit的議題 (也是面試很喜歡討論的議題)。針對Overfit跟Underfit我們可以透過下圖很直接了斷的看資料...

Dan ‧ 2019-09-25

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 10

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 10 篇

技術【10】從 tensorboard 來觀察：你容易忽略的 batch_normalization 原理篇

在介紹 batch normalization 在 tensorflow 的樣子之前，先簡單跟大家介紹一下 batch normalization 數學原理，...

Capillary J ‧ 2019-09-18

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 5

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 5 篇

技術【05】tensorflow 的 convolution 方式好多種，我該用哪個...

剛接觸 tensorflow 時，某次想查的 convolution 的呼叫方式，不查還好...一查發現怎麼有這麼多呼叫法...，當時搞得我好亂啊，但後來某次決...

Capillary J ‧ 2019-09-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 15 篇

技術 Day 15：戴口罩偵測實作

前言因應新冠病毒的防堵，企業及公共場所多強制戴口罩，這一篇就來實作如何利用AI偵測是否戴口罩。前一篇談到預先訓練好的模型(Keras Application...

I code so I am ‧ 2020-09-15

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 30

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 30 篇

技術【30】tensorflow 模型優化手術：移動端的部署 tf.lite 篇

這是第三十篇文章，今天想和大家分享的是 tf.lite，身處在大家人手一台智慧型手機的時代，神經網路能運用的地方無所不在，如果你今天想將模型部署到手機上面，那使...

Capillary J ‧ 2019-10-08

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 6

Towards Tensorflow 2.0 系列第 6 篇

技術 [Day-6] Tensorflow Linear regression

一般來說，學習Deep learning都會從最簡單的Linear regression開始。而在實務上，當我們有一個簡單的預測數值的case，Ex: 股價、人...

Dan ‧ 2019-09-21

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 23

Machine Learning 學習筆記系列第 23 篇

技術 [第23天] Tensorflow MNIST練習(1)

在練習手寫變識前先認識一下幾種常用的optimizer參考網站1 參考網站2 幾種常用的optimizer數學的個過程就不推導在裡面都有詳盡解說。直接來看結...

theneo ‧ 2018-11-06

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 13

Towards Tensorflow 2.0 系列第 13 篇

技術 [Day-13] CNN介紹

今天我們來討論Deep learning經典的模型之一 - Convolutional Neural Network (CNN)的架構。目前CNN被大量使用的影...

Dan ‧ 2019-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 8 篇

技術 Day 08：TensorBoard 的初體驗

前言 TensorBoard 是 Tensorflow 提供的視覺化工具，功能非常強大，除了可以顯示訓練的過程，也可以顯示圖片及語音。在訓練的過程中就可以啟動T...

I code so I am ‧ 2020-09-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

輕鬆掌握 Keras 及相關應用系列第 26 篇

技術 Day 26：Keras 自然語言處理(NLP)應用

前言前一篇介紹了 RNN 的模型結構，接著我們來測試幾個完整的應用，藉以了解各個環節如何使用 Keras 撰寫，內容包括：文字分類(Text Classi...

I code so I am ‧ 2020-09-26