鐵人檔案
今天我們會把 Asimov Institute 的 Fjodor van Veen 整理的這張神經網路表中還沒講的藍色框框講完，並對神經網路這個主題(Day5~...
寫這篇時突然發現有個很重要的觀念沒有提到…通常遇到圖片分類問題時，我們都會用捲基神經網路(CNN)來處理，因為它能記住二維(旁邊 pixel)的訊息。 而通常我...
這篇是 [DAY22] 可以用在手寫數字辨識系統上的機器學習方法整理 的擴寫版，可以先看完 DAY22 簡要大綱再來看這篇～ 這邊不提原理(提的話應該可以再講3...
前面提了幾種可以實作出手寫數字辨識系統的方法。這時候可能會有些疑問，譬如說我做出的結果它跟別人比起來如何？或是有沒有其他實作可以練習？ 想累積實戰經驗、成果履歷...
今天先讓我們來了解一下 Kaggle 的參賽版面。ps. 不了解 Kaggle 平台在做什麼的可以看一下 [DAY24] 累積機器學習實作經驗的好地方－Kagg...
今天讓我們聊聊在 Kaggle 實作手寫數字辨識比賽的結果吧！ 這一篇的程式碼可參考 → DAY26-MNIST-CNN.ipynb 實作思考架構 與 [DA...
今天我們要介紹 google colab 這個線上程式編輯環境～ 一、google colab 是什麼？ 通常我們在認識一個新的程式編輯環境時，會先問這是什...
最後三天讓我們來聊聊未來方向吧！ 當我們踏入機器學習的領域，學了很多機器學習的方法(特別是跟神經網路有關的方法)，但在一般企業裡或實務上卻發現好像用不到，或發...
每個人學習風格不一樣，選擇適合自己的就是最好的！這邊簡單列了幾個方向，大家可以看看並到各論壇網站搜尋更多資訊～ 如果想走跟數據處理有關的路，那SQL語法(推...
這 30 天我們透過實作手寫數字辨識系統，認識了一些機器學習的意義、方法與資源，架構表如上～ 下面聊聊這次比賽的一些心得感想： 這段時間真的像在參加一場馬拉...
