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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
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Google Developers Machine Learning

Towards Tensorflow 2.0 系列

主要會使用TF 2.0,輔以其他Python ML套件,在30天將ML pipeline,從資料處理、到應用模型於各式情境並會盡量尋找一些有趣的資料集,讓大家在交流之餘增加一些趣味。環境上會使用Colab,若在train 較大模型時,就會使用GCP來train。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 31 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

[Day-1] Tensorflow 介紹 及 Tensorflow 2.0相關知識

大家好,我是Dan,目前就職於電信業並在公司負責資料科學及機器學習相關專案的執行。在因緣際會下接觸了DL以及 TF已經大概有四年多,而這次TF的大升版,萌生了想...

2019-09-16 ‧ 由 Dan 分享
DAY 2

[Day-2] Tensorflow 基本語法 - Part I

接下來幾天將會介紹TF的語法,並均會使用TF2.0來示範。我們會從基本的data type到變數類型,以及資料的處理。首先先從基本的data type開始說明...

2019-09-17 ‧ 由 Dan 分享
DAY 3

[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...

2019-09-18 ‧ 由 Dan 分享
DAY 4

[Day-4] Tensorflow 基本語法 - Part III

今天會開始說明一下資料處理及數值運算。接下來就會開始進入基本ML及DL了。大夥撐著!把一些基本語法弄熟,之後會更容易上手,且更知道如何去修改一些tutorial...

2019-09-19 ‧ 由 Dan 分享
DAY 5

[Day-5] Python視覺化實戰

由於不管是在做model或者分析人員視覺化都是非常重要的,因此今天會來說一些視覺化工具,一樣主要會使用三個資料集: 看劇資料 (CRM資料) 股票資料 (時間...

2019-09-20 ‧ 由 Dan 分享
DAY 6

[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...

2019-09-21 ‧ 由 Dan 分享
DAY 7

[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...

2019-09-22 ‧ 由 Dan 分享
DAY 8

[Day-8] Deep Neural Network (Lab: Airbnb)

在說明Deep Neural Nework,我們簡單的討論一下DL介紹。從最早DL從Perceptron開始,Perceptron是只有一個neural,其實就...

2019-09-23 ‧ 由 Dan 分享
DAY 9

[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...

2019-09-24 ‧ 由 Dan 分享
DAY 10

[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...

2019-09-25 ‧ 由 Dan 分享