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2021 iThome 鐵人賽
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AI & Data

Deep Learning 從零開始到放棄的 30 天 PyTorch 數字辨識模型 系列

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

參賽天數 28 天 | 共 31 篇文章 | 3 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Day-00 引言

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...

2021-09-15 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 2

Day-01 深度學習是什麼?

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,...

2021-09-16 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 3

Day-02 機器學習的介紹

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...

2021-09-17 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 4

Day-03 Regression & Gradient Descent 介紹

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...

2021-09-18 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 5

Day-04 Python 的 Gradient 計算

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...

2021-09-19 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 6

Day-05 Easy Regression Example

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...

2021-09-20 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 7

Day-06 Classification

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...

2021-09-21 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 8

Day-07 Logistic Regression 介紹

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...

2021-09-22 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 9

Day-08 比訓練更重要的事情,Dataset

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...

2021-09-23 ‧ 由 CrazyFire 分享
DAY 10

Day-09 Logistic Regression 實作(修正版)

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...

2021-09-24 ‧ 由 CrazyFire 分享