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2021 iThome 鐵人賽
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自我挑戰組

新手也想開始認識機器學習 系列

希望能夠以新手的角度,重新溫習以前學過的知識,並由淺入深
在這30天內,慢慢的將過去的練習重新複習一次
如果這些文章所提供的參考資料能夠幫助到人就在好不過了......前題是我能完賽才行XD

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 7 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文 團隊NUTC_IMAC_NEW
DAY 21

Day 21 支援向量機 SVM

介紹: 支援向量機(support vector machine,簡稱為SVM)是一種簡單的分類模型,如果我們看維基百科的描述肯定會一頭霧水: 支援向量機(英...

2021-10-06 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 22

Day 22 貝式分類器 Bayesian Classifier

介紹: 貝式分類器(Bayesian Classifier)是一種基於機率模型的機器學習模型。它有很多名稱,又叫做貝葉斯分類器、簡單貝葉斯、樸素貝葉斯...等。...

2021-10-07 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 23

Day 23 K-平均演算法 K-Means

介紹: k-平均演算法(英文:k-means clustering,以下簡稱為 k-means )是一種非監督式的學習方法,其主要的目標是對未標記的資料進行分群...

2021-10-08 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 24

Day 24 深度學習與人工神經網路

介紹 隨著時間過去,面對資料量的增加與電腦性能日新月異,深度學習的技術逐漸慢慢取代了機器學習。我們先前有在介紹機器學習時提到過,所謂的機器學習是指著重於訓練電腦...

2021-10-09 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 25

Day 25 遞迴神經網路 RNN 、梯度下降與梯度消失

介紹 遞迴神經網路 RNN (recurrent neural networks)是神經網路的一種,它是一種循環的網路,最常被用來處理時間和序列相關的問題。簡單...

2021-10-10 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 26

Day 26 長短期記憶網路 LSTM

介紹 我們昨天提到,RNN 雖然是一個可以很好處理序列資料的神經網路,它能夠將前面所學到的部分資訊一步一步向下傳遞下去,但是隨著輸入的資料變多變長,就有可能引發...

2021-10-11 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 27

Dat 27 Transformer

我們先來回顧一下,我們之前介紹了 RNN ,而它的架構就是輸入一個序列,得到另一個序列。但是它有些致命的缺陷,例如梯度消失、梯度爆炸和過度依賴等。因此後來人們提...

2021-10-12 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 28

Day 28 自注意力(Self-Attention) 機制

我們昨天介紹了 Transformer 的結構,但是並沒有介紹到 Transformer 內最神祕的 Self-Attention 層。究竟 Transform...

2021-10-13 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 29

Day 29 BERT

BERT 全名為 Bidirectional Encoder Representations From Transformers,翻譯成中文其實就是雙向 Tra...

2021-10-14 ‧ 由 noobStudent 分享
DAY 30

Day 30 關於這次的鐵人賽,那些沒能提到的事情

終於到最後一天了,可喜可賀可喜可賀!其實我也知道在這30天的期間內還有很多沒能講到的東西,既然都到最後一天了,那今天就來大概介紹一下那些沒能提到的事情吧! 然後...

2021-10-15 ‧ 由 noobStudent 分享