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2021 iThome 鐵人賽
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AI & Data

學資料科學的小孩不會變壞- 從入門到實戰全攻略 系列

AI世界就像一道高牆,對於初學者來說未知且高深莫測,希望透過三十天的挑戰回顧所學,帶領初學者們越過高牆,來到資料科學的領域中一探究竟,除了基礎的理論知識,會更著重於實作,透過一些經典資料集和知名平台競賽來做為範例,解決初學者無從下手的窘境!

參賽天數 20 天 | 共 30 篇文章 | 53 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 20

DAY21 資料正規化與資料增強(Data Normalization & Data Augmentation)

複習一下我們之前提到的觀念,想要有一個好的預測模型,擁有一個好的資料集是一件很重要的事,因此我們在做資料分析時會把大部分的時間花在資料處理上面,做影像辨識時也不...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY22 類神經網路之架設與訓練

前面我們介紹了影像辨識的資料前處理方法,今天就要開始教大家架設一個神經網路,並將資料丟入來看看實際的效果,還不了解神經網路的運作概念可以先參考DAY19喔~...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY23 神經網路優化技巧

昨天我們嘗試動手刻了一個神經網路,準確度雖然看似很高了,但似乎還有進步的空間,今天我們就來介紹如何優化我們的神經網路。 一、怎麼樣算是一個好的神經網路 在優化...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY24 遷移式學習與預訓練模型

一、遷移式學習(Transfer Learning) 動機 我們在做監督式學習(Supervised Learning)的時候通常會耗費大量時間去訓練,且每個專...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY25 輕量級模型-MobileNets

今天我們不教程式,而是想帶大家讀一篇關於模型的論文,那為什麼會有這一Part呢?以前小編也不喜歡讀Paper,覺得了解理論很浪費時間,會實做比較重要,但慢慢到了...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY26 Aidea專案實作-AOI瑕疵檢測(1/4)

經過一系列的學習,我們從了解概念、程式練習到昨天的論文導讀,我們似乎已經把深度學習的基礎概念完整的Round過一遍,如今就是我們正式上戰場,檢視自己的學習狀況,...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY27 Aidea專案實作-AOI瑕疵檢測(2/4)

那我們要開始著手處理我們的資料集了,今天會先做資料前處理的部分,其實不管是機器學習或是深度學習,只要是資料分析,我們的處理步驟都大同小異,都是先了解資料的特性,...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY28 Aidea專案實作-AOI瑕疵檢測(3/4)

接續上一章的資料前處理後,今天要進入訓練模型的流程,讓我們繼續看下去~ 載入相關套件 import tensorflow as tf from tensorfl...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY29 Aidea專案實作-AOI瑕疵檢測(4/4)

經過不懈的努力!我們終於來到此次專案時做的最後一個章節,前三個部分我們已經算是達成任務,成功訓練出一個模型來做瑕疵的檢測,而今天呢?算是一個追求更完美的步驟,讓...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享
DAY 20

DAY30 AI好難,但很好玩

時間過得真快,一轉眼三十天就過去了,小編也總算是完成了這個挑戰,一路走來其實相當辛苦,會這東西是一回事,能把知識拿出來教別人又是另一回事,小編從一開始寫一篇往往...

2021-09-22 ‧ 由 Rick_Lyle 分享