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共有 240 則文章
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 23
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 23 篇

技術 [Day 23] AutoEnoder 實作

今天來實作昨天討論的AutoEncoder，簡單複習一下，AutoEndoer的架構其實就如同下圖source Input 資料後，會放到Neural Netw...

Dan ‧ 2019-10-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 11
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 11 篇

技術 【11】二分類問題下 Binary Cross Entropy 的使用注意事項

Colab連結 接著昨天討論到的 Cross Entropy ，今天把重點放到了 BinaryCrossEntropy 上，顧名思義，之所以叫 Binary 就...

Capillary J ‧ 2021-09-25
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
在家機器學習？用虛擬化技術實現個人 AI 環境配置 系列 第 3 篇

技術 Day 3 談傳統：Ubuntu Tensorflow-GPU 環境配置 - 1

前言 　　接著，我們來嘗試安裝 Tensorflow 在 Ubuntu 上，對於不少人來說，這是遠端工作的第一選擇。 一篇重要的雙系統筆記與安裝前置作業，有需...

William Mou ‧ 2020-09-18 ‧團隊Seal and Friends
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 28 篇

技術 【28】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 Oversampling 解決實驗

Colab連結 昨天我們使用了降低多數樣本 Undersampling 的方式來解決少數樣本的問題，今天我們要用複製少數樣本 Oversampling 方式來實...

Capillary J ‧ 2021-10-12
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 22
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 22 篇

技術 [Day-22] Unsupervised Learning - AutoEnocder介紹

今天開始，我們來聊聊非監督式的學習。前面所提的演算法，大部分都是監督式學習，也就是通常都是Label好的資訊 (Ex: 透過已經蒐集到的股價資訊或者已經Labe...

Dan ‧ 2019-10-07
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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson8_影像風格轉換

前言 上次介紹用來辨識的CNN，這次要介紹影像風格轉換，而這裡使用[2]所介紹到的VGG19模型來訓練，順便練習一下如何載入訓練好的模型。而使用訓練好的模型特徵...

Kevin ‧ 2019-02-13
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鐵人賽 AI & Data DAY 18
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 18 篇

技術 【18】GlobalAveragePooling 與 Flatten 的差異與比較

Colab連結 今天要探討的主題在模型從CNN Layer 轉變成 Dense Layer 時，使用 GlobalAveragePooling (GAP) 與...

Capillary J ‧ 2021-10-02
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鐵人賽 AI & Data DAY 30
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 30 篇

技術 [Day 30] 人臉表情辨識App成果發表與完賽感想

-1. Google store link 這七天做的app上架囉！ 歡迎下載https://play.google.com/store/apps/detail...

佑佑來了 ‧ 2021-10-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
當自動駕駛遇見AI 系列 第 28 篇

技術 Day28-當自動駕駛遇見AI- TensorFlow Dropout

前言 Dropout 方法可以解决 overfitting(過度學習，過度擬合)，以下介紹TensorFlow Dropout技術。 說明 Dropout是一種...

allenchen ‧ 2018-11-12
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鐵人賽 AI & Data DAY 9
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 9 篇

技術 [Day 09] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第二季)

2. VGG 實作(tensorflow) 2.1 南無觀世"import"啥？ import itertools from sklearn...

佑佑來了 ‧ 2021-09-24
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技術 工業4.0最後一哩路:AI大數據

這幾年AI及工業4.0風起雲湧，報章雜誌紛紛報導，連一些大老闆打高爾夫球時，彼此都要聊聊AI及工業4.0，但台灣很多工廠目前還停留在工業3.0，一步步地導入才...

papayuan ‧ 2019-01-30
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鐵人賽 AI & Data DAY 29
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 29 篇

技術 【29】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 SMOTE 解決實驗

Colab連結 今天要介紹處理不平衡資料的方法叫 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)，其原理就是...

Capillary J ‧ 2021-10-13
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
輕鬆掌握 Keras 及相關應用 系列 第 28 篇

技術 Day 28：從直覺的角度初探強化學習

前言 2016年AI圍棋軟體AlphaGo連續擊敗韓國及中國等世界頂尖的好手，使得它背後的演算法 -- 強化學習(Reinforcement Learning)...

I code so I am ‧ 2020-09-28
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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson5_K群分類演算法(K-Means)

前言 這次使用Tensorflow不熟花了比較多時間(一直找官網API....)，我想很多人都有點痛恨用個迴圈就能快速解決了但在python中迴圈的速度其實就並...

Kevin ‧ 2019-01-28
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鐵人賽 AI & Data DAY 12
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 12 篇

技術 【12】新手容易忽略的 logit 與 loss 之間的搭配

Colab連結 通常在 model.compile() 時，我們要指定這個訓練應該要使用哪種 loss 來計算，前面幾天我們比較了各種 cross entrop...

Capillary J ‧ 2021-09-26
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鐵人賽 AI & Data DAY 18
從 AI 落地談 MLOps 系列 第 18 篇

技術 Day 18 : 深度學習(神經網絡)自動調參術 - KerasTuner

接續將關注焦點來到 Model 的主題，在您閱讀本系列文章之前，您或許已有建模經驗，在用於生產的機械學習情境，手動調參優化模型與資料是耗費人時的吃重工作，自動...

威利斯 ‧ 2021-09-18
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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson6_神經網路學習的優化

前言 之前發過[筆記]深度學習(Deep Learning)-神經網路學習，而這次讀了[2]這本書發現Adam地方有小錯誤也少了推導公式，而才剛開始讀這本書就能...

Kevin ‧ 2019-01-31
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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson11_生成式對抗網路(Generative Adversarial Network)

前言 這次使用了之前介紹的CNN模型下去修改。主要參考[1]李弘毅老師的影片(內容圖文並茂)，和[3]是屬於比較少圖片說明，但兩者其實大同小異，如果喜歡看公式可...

Kevin ‧ 2019-06-23
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鐵人賽 AI & Data DAY 20
學資料科學的小孩不會變壞- 從入門到實戰全攻略 系列 第 22 篇

技術 DAY22 類神經網路之架設與訓練

前面我們介紹了影像辨識的資料前處理方法，今天就要開始教大家架設一個神經網路，並將資料丟入來看看實際的效果，還不了解神經網路的運作概念可以先參考DAY19喔~...

Rick_Lyle ‧ 2021-09-22
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鐵人賽 AI & Data DAY 13
輕鬆掌握 Keras 及相關應用 系列 第 13 篇

技術 Day 13：測試 CNN 的桌面程式

前言 前一篇利用【資料增補】(Data Augmentation)技術，擴增訓練資料，對於準確率是否有真的提升嗎? 這次，我們就來實作一個具有書寫介面的桌面程式...

I code so I am ‧ 2020-09-13
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 28 篇

技術 [Day 28] Android Studio 七日隕石開發：把 tflite 模型放進 app

0. 前言 距離真正完成表情辨識的App，只差把辨識圖像的功能實作出來，在這裡我們必須將Day21存好的TFLite模型拿出來，製作出含有metadata的TF...

佑佑來了 ‧ 2021-10-13
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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson4_K鄰近(K Nearest Neighbors)numpy到Tensorflow

前言 在機器學習當中KNN算是簡單的算法之一，但KNN穩定度是非常不穩定的，主要取決於K的設置，但K不是越大也不是越小越好，所以這就是我們困擾地方之一，還有KN...

Kevin ‧ 2019-01-25
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 18
How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文 系列 第 18 篇

技術 【18】tensorflow 訓練技巧：模型如何輕鬆又方便地做 regularization 篇

相信稍微研究 ML 領域的大家都不陌生 regularization，只是在使用 tensorflow 時，可能有些人就直接忽略它不做，所以！今天就來為大家介紹...

Capillary J ‧ 2019-09-26
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技術 [筆記]Tensorflow-Lesson3_多層感知器(Multilayer Perceptron)

前言 在上一章介紹了Linear Regression和Logistic Regression，而Logistic Regression使用了一層網路層，效果其...

Kevin ‧ 2019-01-25
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鐵人賽 AI & Data DAY 20
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 20 篇

技術 【20】從頭自己建一個 keras 內建模型 (以 MobileNetV2 為例)

Colab連結 雖然 Tensorflow 提供了幾個預訓練模型讓我們可以很快的完成訓練任務，但是有時候想做一需實驗時(比如說微調 mobilenet 的 CN...

Capillary J ‧ 2021-10-04
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鐵人賽 AI & Data DAY 24
從 AI 落地談 MLOps 系列 第 24 篇

技術 Day 24 : 負責任的 AI - Responsible AI (RAI)

當您用心呵護的機械學習終於實現，期待能滿足與提升使用者福祉，您應該有足夠的信心與能力對產品負責， AI 產品亦然。 延續系列文對您的機械學習產品生命週期的思考...

威利斯 ‧ 2021-09-24
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鐵人賽 AI & Data DAY 16
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 16 篇

技術 [Day 16] 我的資料哪有這麼平衡！第一季 (data augmentation)

前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡 學習率的設定 訓練輪數 模型深度 階段式訓練 今天我要來著手處理資料...

佑佑來了 ‧ 2021-10-01
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鐵人賽 AI & Data DAY 7
30 天在 Colab 嘗試的 30 個影像分類訓練實驗 系列 第 7 篇

技術 【7】Dataset 的三個API : Shuffle Batch Repeat 如果使用順序不同會產生的影響

Colab連結 今天的主題比較特殊一些，要來探討 tensorflow 中的 Dataset api : shuffle, batch 和 repeat 的順序...

Capillary J ‧ 2021-09-21
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鐵人賽 AI & Data DAY 29
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 29 篇

技術 [Day 29] Android Studio 七日隕石開發：影像辨識功能實作！

前言 有了App介面和tflite model with metadata之後，App的核心功能!靈魂!終於要被我實現了! 影像辨識程式碼實作 載入深度學習...

佑佑來了 ‧ 2021-10-14
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鐵人賽 AI & Data DAY 8
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 8 篇

技術 [Day 08] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第一季)

-1. 序 OK，資料分析做完了，現在要進入演算法的部分，我們未來幾天將從經典卷積神經網路架構中，尋找適合FER2013資料集的演算法。最後經由實驗挑出最佳的C...

佑佑來了 ‧ 2021-09-23
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