30天 從 Paper 入門到 Pytorch 實戰,將會學到AI ML知識建立基礎,在執行到程式碼,再利用創新思維去改寫整個模型架構。在學校學不到的、研究所需要的都可以在這邊學到,包含環境建立開發。
前言 歡迎來到這個為期30天的AI和機器學習課程。在這系列文章中,我們將從論文閱讀簡單入門,逐步深入了解 Deep Learning 還包含生成式T2I核心概念...
環境搭建 本篇教學Anaconda做虛擬環境管理,但基礎學習中還不用用到Conda建立環境,在後續教學文中會寫到如何用Pycharm/VScode跟Conda結...
本篇將會使用 Pytorch 官方所撰寫的 code 進行流程介紹 Pytorch 訓練流程 Custom Dataset: 定義數據集,讀取圖片和標籤。...
了解資料結構 Kaggle資料集範例為貓狗辨識的例子,要確認以下幾點: 檔案路徑 標籤位子 data檔案格式 訓練和測試資料集是否分開? 如果混在一起的話,就...
在現實生活中擁有有標記的資料是非常困難,所以我們一拿到資料其實不是直接套入模型。 非公開資料集的處理與 Augmentation 技術 非公開資料集中的資料通常...
技術探討 資料增強技術如旋轉、翻轉、調整大小和裁剪經常一起使用來生成更多的訓練資料。另外,請注意,資料增強僅適用於訓練集,而不適用於測試集,因為資料增強旨在增加...
當設計和選擇深度學習模型時,選擇合適的模型是成功解決問題的關鍵。以下是一些深度學習專家在選擇模型時考慮的主要因素和步驟,希望這些知識能夠幫助你在深度學習旅程中做...
在訓練AI模型前,我們先了解常用ResNet模型的運作方式 ResNet的特色 ResNet(Residual Neural Network)是由微軟研究院於2...
在這個章節中,我們將學習如何使用PyTorch來訓練一個簡單的機器學習模型。PyTorch是一個強大且靈活的深度學習框架,廣泛應用於研究和工業界。通過這個教程,...
雖然用人工評估結果是有效又準確度高的方法,但費時又費力。所以模型評估指標是衡量模型預測能力的重要工具。 以下任務常見的評估指標包括: 分類任務 二分類 準確率...