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2023 iThome 鐵人賽
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AI & Data

ML From Scratch 系列

本篇是為了統整並使閱讀的各位和我自己了解機器學習內部實際的運作理論,在我日常使用相關技術時,常常是直接使用像是 tensorflow 或 pytorch 之類的套件去執行並實作出我們自己想要的結果,在使用時我自己常常會忽略或忘記這項技術背後的知識。

在接觸這領域有大概 2~3 年的我,決定在今年 2023 年自己試著撰寫自己對於機器學習相關技術背後理論的理解,目的是希望我能將此技術內化,並能透過此筆記給其他人參考或說鞭策自己,如果對於內容有疑慮歡迎聯絡我本人。

鐵人鍊成 | 共 31 篇文章 | 18 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

[Day 21] Autoencoder — 背後理論

Prerequisite Unsupervised learning 無監督學習是一種機器學習方法,它不依賴標籤或人工指導,而是通過模型自行發現數據中的結構和...

2023-09-21 ‧ 由 whoami 分享
DAY 22

[Day 22] Autoencoder — 主題實作

昨天有簡單敘述一下 Autoencoder 的背後理論。 Autoencoder 是一種神經網絡架構,主要用於無監督學習和特徵提取。 它的主要目標是將輸入數據編...

2023-09-22 ‧ 由 whoami 分享
DAY 23

[Day 23] Autoencoder — 解決真實問題

第 23 天了 !!! 我們要透過 Autoencoder 解決臉部辨識的問題。 Dataset 資料集的部分來自 Kaggle 中 Labelled Face...

2023-09-23 ‧ 由 whoami 分享
DAY 24

[Day 24] Recurrent Neural Network — 背後理論

Prerequisite 因為 Recurrent Neural Network (RNN) 的每個時間步都具有一個循環連接,將前一時間步的輸出作為當前時間步...

2023-09-24 ‧ 由 whoami 分享
DAY 25

[Day 25] Recurrent Neural Network — 主題實作

Dataset Dinosaur Island 一份文字檔,裡頭紀錄許多恐龍的類別。 Implementation Import Library import...

2023-09-25 ‧ 由 whoami 分享
DAY 26

[Day 26] Recurrent Neural Network — 解決真實問題

今天是第 26 天 !!! 我們將會透過 Recurrent Neural Network (RNN) 和 Long Short-Term Memory (LS...

2023-09-26 ‧ 由 whoami 分享
DAY 27

[Day 27] Reinforcement Learning

Reinforcement Learning Reinforcement Learning 是一種機器學習方法,用於使代理(可以是機器、軟件或機器人等)通過與環...

2023-09-27 ‧ 由 whoami 分享
DAY 28

[Day 28] Deep Q-Network — 背後理論

Prerequisite Q-Learning Q-Learning是一種強化學習演算法,用於解決基於狀態和行動的問題。 它通常用於機器學習和人工智慧領域,特...

2023-09-28 ‧ 由 whoami 分享
DAY 29

[Day 29] Deep Q-Network — 主題實作

昨天介紹 Deep Q-Network,今天我們透過 TUTORIAL 來講解 Deep Q-Network。 Impelmentation Import Li...

2023-09-29 ‧ 由 whoami 分享
DAY 30

[Day 30] Deep Q-Network — 解決真實問題

昨天,我們透過 TUTORIAL 來講解 Deep Q-Network。 今天我們來探索 Deep Deterministic Policy Gradient...

2023-09-30 ‧ 由 whoami 分享