我希望透過這30天的挑戰,來加強那些似懂非懂的觀念,藉此強化自身的能力也希望透過這樣的活動跟各位大神們做學習交流。我主要會將30天分成四個部分,主題一是機器學習、主題二是深度學習、主題三是數據分析,最後,主題四是人工智慧。
實戰演練 🔥 Fashion-MNIST import torch from torch import nn from torch.utils.data imp...
前向傳播(Forward Propagation)🐭 前向傳播的目的是根據目前模型參數(weight和bias)對輸入資料進行預測並透過激活函數(activat...
優化器(Optimizer)🐭 優化器是負責調整神經網路中的weight和bias等參數,以最小化損失函數的方法。上一篇文章有提到:損失函數的目的就是希望我們預...
實戰演練 🔥 Adam import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataL...
資料蒐集(Data Collection)🐭 古人云:數據分析就像做菜,如果挑選的食材不新鮮,怎麼可能煮出美味佳餚?(Gordon Ramsay或江振誠好像可以...
資料視覺化(Data Visualization)🐭 當你在滑IG或Threads時,是否曾經發現那些畫面衝擊力強的貼文總是能瞬間抓住你的注意力?而當這些衝擊平...
資料視覺化(Data Visualization)🐭 昨天我們使用不同套件來建立統計圖表,包括:折線圖、直方圖、長條圖、散布圖等,今天我們會更深入介紹進階的視覺...
時間序列(Time Series)🐭 時間序列資料指的是按照時間順序排列的資料點。這些資料通常在每小時、每天、每月等特定的時間間隔上收集,因此我們會在這些固定的...
資料探勘(Data Mining)🐭 資料探勘是資料庫知識探索(Knowledge Discovery in Databases, KDD) 中非常重要的一個環...
Big Data🐭 Big Data指的是無法用傳統數據處理技術進行運算、分析的超大型data sets。Big data具有四個主要特徵,通常稱為「四V」:...