鐵人檔案
Day 1 前言與簡介 在網上看到許多大神參加鐵人賽的文章，我感到自己非常渺小。雖然我還只是高中生，可能在實力上確實有些差距，但沒想到竟然這麼大，幾乎什麼都看不...
Day 2 - AI 概論 為什麼會需要 AI 不會疲倦 人類在做重複性工作時，隨著時間的推移會感到疲倦。疲倦不僅會降低工作速度，還會影響準確性。然而，機器不會...
Day3-AI的應用：如何應用AI解決問題 1. 確定問題 首先，我們需要明確問題以及這個問題是否適合使用AI來解決。我們還需要確定應該使用哪一種類型的AI來處...
Day 4 - 電腦眼中的世界：「特徵」 什麼是特徵? 特徵是用來區分不同物體的依據，統合許多不同的特徵來做出分類決策的程序則稱為分類器。機器學習的目的就是要找...
Day 5 - 機器學習的開始 - 資料蒐集與整理 蒐集資料 機器學習不同於人類學習，通常需要大量的資料來進行訓練。特別是近年來流行的深度學習技術，僅僅是辨認物...
Day 6 - 猜猜你幾歲 - 迴歸分析 猜猜你幾歲 網路上有很多能依據照片偵測年齡的人工智慧，這些人工智慧就是應用了迴歸分析。 迴歸分析 迴歸分析的目的是找出...
Day 7 - 梯度下降法 評估誤差 在前一天，我們討論了梯度下降法的主要目標是讓誤差最小化。那麼，誤差應該如何評估呢？ 假設有很多個樣本 ( x, y )，我...
Day8-二元分類 生死關頭 大多數人都經歷過九二一大地震，那場地震造成多人死亡，因此希望能在下一次地震發生時事先預防，透過分類模型來預測誰可能會在地震中喪生。...
Day 9 - 多類別分類 概述 昨天我們介紹了二元分類，在現實生活中，更常見的是多類別分類問題。因此，今天我們將探討多類別分類問題的相關概念。 多類別分類問題...
Day10 - 分類結果的好壞 之前已經介紹了一些分類的方法，但是究竟要如何評估模型的分類效果，判斷它是否真正學會了分類，今天會介紹如何評估分類結果的好壞。 準...
