鐵人檔案
使用者用Line去加AI小幫手頻道，就能方便將訓練好的機器學習模型，去預測使用者發過來的項目。比如用戶從Line發一張照片過來，AI小幫手可辨識並傳回結果，幫助用戶快速取得前期的服務。伺服器會使用免費的Heroku，用Python模版快速架設，因為機器學習也是用Python語言，可以模塊接到此伺服器上，而不用考慮移植的成本。
顯示剛剛的數字7圖片看看 test_image = np.reshape(x_test[0], [1, 1, 28, 28]) plt.imshow(np.re...
我們把影像識別入門說完了，接下來我們來講大數據入門！ 什麼是大數據，舉幾個簡單的例子： 搜集了人們年齡、性別、體重、身高、運動時間等等資訊，然後預測消耗了多少...
我們最常提出的問題：「迴歸問題」、「分類問題」 「迴歸問題」就是去預測一個數值： 例如：紀錄了一個人的年齡、性別、體重、身高、運動分鐘、平均心跳、平均體溫，然後...
收集可量化的數據 有些資料可以直接拿來用： 身高：180公分 消費金額：500元 有些資料可事先做定義（當然也可事後做轉換）： 性別：0代表男、1代表女、...
當然，也可以到之前反覆提到的檔案，這邊都有相關檔案，也有我們寫好的範例程式回到Anaconda，點「Home」，選Jupyter Notebook的安裝「Ins...
我們今天一口氣跑最簡流程，從讀取鐵達尼號數據、到上傳預測結果到Kaggle，然後明天再來一一解說 最簡流程 df_train = pd.read_csv('....
讀取csv df_train = pd.read_csv('./data/' + 'titanic_train.csv') df_test = pd.read_...
想要進步，站在巨人的肩膀上學習，是很有效率的 點擊Kaggle鐵達尼號專案的Kernel，點Most Votes，看到最多人投票點讚的解法我們看這個 A Dat...
我們的最簡流程，如果您仍覺得太難，其實是很正常的感受，因為初學大數據，處理其實相當費工與其說是「人工智慧」、不如說是「工人智慧」，其中機器訓練的部分只是一小塊，...
我們完成了最初的目標，串接Line與Heroku伺服器，並將訓練好的人工智慧模型放在Heroku上，讓Line的大腦具備辨識數字的能力 對影像識別用的CNN卷積...
