鐵人檔案
希望利用三十天的時間，從零開始介紹基礎的 Deep Learning 知識，並教學如何利用 Python 和 PyTorch Framework 訓練出屬於自己的第一個數字辨識模型，輔助有興趣的人入門，也當作自己在這條道路上的紀錄
簡簡單單的開場白 這個系列的文章一開始是沒有想到要出生的，但是在因緣際會之下，成為了學校深度學習課程的助教，在開學前重新準備整理之前所學，決定好好重新把所有學...
深度學習是機器學習領域中的一種作法，主要利用類神經網路的概念，模仿人類神經網路的運作，來判斷資料特徵，達到辨別資料的效果 那在深入了解深度學習到底怎麼做之前，...
昨天我們已經聊過了整個機器學習的大概念了，也知道深度學習和機器學習之間的關係，因此我們在這裡先好好理解機器學習的世界中，有哪些應該了解的，然後在之後的課程，我...
我們昨天聊過了到底如何做機器學習，且也知道機器學習的核心概念是取得所謂的最佳 function，回顧一下 Machine Learning 的期望，我們是希望...
在開始使用 Framework 之前，我們還是得先看看有沒有辦法利用純手工的方式，先來解決一些基本的問題，那這樣也更有助於我們去理解這些機器學習/深度學習的運...
昨天我們提過了 Regression 的流程就是有一個初始目標 -> 檢查"糟糕程度" -> 找到最好 上面的流程也就是 Mo...
昨天聊完如果要做資料 Regression（預測）的話，要給予基本的 Model + Data，並且利用 Loss function（損失函數）來檢查現在的...
在前面兩天我們已經說完基礎的 Regression 跟 Classification 了，為什麼在這裡還要提到一個什麼 Logistic Regression...
昨天我們提過我們的目標是成功分類一組資料，那...資料哪來啊 OAO?總不能每次我要練習之前，還要像之前 Regression 自己生一份資料出來吧? 所以今...
我們今天就要利用 sklearn 提供的 Iris（鳶尾花）資料，並且手工撰寫 logistic regression 來分類他們，並且利用今天的實作，解釋一...
