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2021 iThome 鐵人賽
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自我挑戰組

資料分析及AI深度學習-簡單基礎實作 系列

1.於2021年參加玉山銀行AI競賽,以此記錄比賽歷程,分享中文字圖像辨識。
2.需透過CV演算法,訓練影像辨識模型,精準辨識圖片內手寫文字。
3.將從取得data開始,紀錄每天比賽進度以及學習狀況。
4.專案需求的文字匹配應用。
5.專案需求的驗證碼辨識,自動輸入資料,取得所需資訊。
6.人工智慧平台及Kaggle資料分析實作。

皆為實作學習心得,與各位喜好資料分析及AI的同仁分享,教學相長。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 5 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

DAY1:我竟然參加鐵人賽了!!!

鐵人賽!!! 30天的鐵人賽,先報名再說,管他有沒有準備好,給自己一點磨練吧! 大家好,我簡單的自我介紹一下,小弟我是Frank,以前是在某企業擔任放款業務的...

2021-09-16 ‧ 由 Frank 分享
DAY 2

DAY2:離職率預測(上)

人工智慧共創平台-離職率預測(上) 資料來源 因為工作偶爾也會有閒暇時間,尤其我們是業務單位提出需求,我們才有專案做,所以呢閒暇時間我也不想浪費掉,我就...

2021-09-17 ‧ 由 Frank 分享
DAY 3

DAY3:離職率預測(下)

人工智慧共創平台-離職率預測(下) 資料清洗 ax = sns.countplot(x="PerStatus", data=trai...

2021-09-18 ‧ 由 Frank 分享
DAY 4

DAY4:Kaggle-Data Science London + Scikit-learn(一)

Kaggle-Data Science London + Scikit-learn(一) 大家好~Kaggle這個平台相信大家都知道,上面有各式各樣的資料和題目...

2021-09-19 ‧ 由 Frank 分享
DAY 5

DAY5:Kaggle-Data Science London + Scikit-learn(二)

參考大神文章 哈囉大家好,今天要用跟昨天一樣的資料集,由於用PCA做降維的效果不是那麼好,於是我參考了Kaggle一位大神的文章,這邊附上連結。...

2021-09-20 ‧ 由 Frank 分享
DAY 6

DAY6:Kaggle-San Francisco Crime Classification(上)

大家好,今天來到第六天了~完成1/5了,必須說參加鐵人賽還都完賽的人,真的很棒很有毅力,花自己工作之餘的休息時間來分享自己的學習歷程,這邊我給自己一個肯定哈哈哈...

2021-09-21 ‧ 由 Frank 分享
DAY 7

DAY7:Kaggle-San Francisco Crime Classification(下)

資料視覺化 這邊我們會用到seaborn來做一下簡單的資料視覺化。 import seaborn as sns sns.set() 我們先來看看犯罪...

2021-09-22 ‧ 由 Frank 分享
DAY 8

DAY8:驗證碼辨識(一)

今天要來跟大家分享驗證碼辨識,因為公司也有用到,我就搭配一個網站,讓大家來嘗試看看,這個網站是"身分證國民身分證領補換資料查詢作業",銀行作業很常會用到,今天就...

2021-09-23 ‧ 由 Frank 分享
DAY 9

DAY9: 驗證碼辨識(二)

大家好,昨天我們把圖片抓下來之後也標記完了(我個人是用了10000張圖片),接下來就是丟進模型訓練啦!這邊小弟採用pytorch的框架,我們首先要寫一個讀取資料...

2021-09-24 ‧ 由 Frank 分享
DAY 10

DAY10:驗證碼辨識(三)

今天要用昨天訓練好的模型來試試看能否順利從我們的目標網站取得資訊! 我們要先用selenium來處理網站的下拉式選單。 第一個是發證日期的年月日,我們可以觀察...

2021-09-25 ‧ 由 Frank 分享