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AI/ ML & Data

Web仔也來學ML 系列

人類無法解決的問題,就丟給機器解決吧! ML是一個尋找函數的過程,通過訓練出來的模型,可以讓電腦執行極為複雜的任務,並且不需要人類輸入精確的指令。
本篇會從一個即將進入研究所的Web仔視角,帶領讀者一起入門,從ML的基礎觀念開始,深入淺出介紹原理與實作。

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DAY 21

Web仔也來學ML [Day 21] - 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)

我們今天要來探討的是Deep Learning的架構設計,今天我們會通過學習CNN學到Network的架構要如何設計,以及基於什麽樣的考量來做出這樣的設計。 C...

2024-10-03 ‧ 由 dogcom0228 分享
DAY 22

Web仔也來學ML [Day 22] - 深度學習的小技巧

上一篇我們學習了第一個Deep Learning的模型CNN,今天我們要探討的是當模型在訓練集(Training Set)或測試集(Testing Set)上無...

2024-10-04 ‧ 由 dogcom0228 分享
DAY 23

Web仔也來學ML [Day 23] - 自注意力機制 (Self-attention) 概念篇

上一篇我們知道了一些在做深度學習時的小技巧,可以分成兩種情況:在training set上效果表現不好和在testing set上表現不好。我們知道說我們在tr...

2024-10-05 ‧ 由 dogcom0228 分享