machine learning
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緯緯道來

Deep Learning 原理 : Neural Network 如何分類圖像

站在 Neural Network 的角度看世界!

Cathie So, PhD

The Power of Ensemble Learning and Data Augmentation

Full code examples on the MNIST dataset with VGG16 ResNet50 FG-UNET Majority Voting Single Transferable Vote Instant-Runoff VotingTable...

緯緯道來

Perceptron 的改良版 : 了解什麼是 Sigmoid Neuron

理解 Sigmoid 函數在神經網路扮演的角色

緯緯道來

〔程式教學〕開始深度學習之前,先了解什麼是「感知器」(Perceptron)

深度學習的第一步:Perceptron

Brandon Lan

【機器學習】Dropout Layer

極簡;重點

緯緯道來

Tensor 基本觀念 (3)

想學習 TensorFlow 嗎?不如從 Tensor 開始吧!

緯緯道來

Tensor 基本觀念 (2)

想學習 TensorFlow 嗎?不如從 Tensor 開始吧!

緯緯道來

AWS ML Service 介紹

source: AWS Machine Learning Foundation Course on Udacity前言 & 概述AWS (Amazon Web Service) 提供了許多 AI 與 ML Services。透過 AWS AI Services,開發者可以快速的將 AI 技術引入應用程式中。

緯緯道來

AWS AI Service 介紹

前言 & 概述source: AWS Machine Learning Foundation Course on UdacityAWS 全名為 Amazon Web Service,是一個雲端運算平台。向世界提供許多雲端技術與應用。

緯緯道來

使用機器學習解決問題 : 人臉辨識

前言 & 概述本篇為機器學習觀念入門的最後一篇文章。在前幾篇文章中,我們介紹了機器學習的五步驟 (定義問題、建立資料集、模型訓練、模型評估與模型推論),並說明如何應用在「房價預測」(監督式學習) 與「探索書籍風格」(非監督式學習) 的問題上。

緯緯道來

使用機器學習解決問題 : 房價預測

前言 & 概述本篇為機器學習觀念入門的第 8 篇文章。在前五篇文章中,我們依序了解機器學習五步驟 : 定義問題、建立資料集、模型訓練、模型評估與模型推論。在本篇文章中,將會重新應用這五步驟來解決「房價預測」的問題。房價預測經常作為理解機器學習原理的例子,如果你已經具備機器...

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使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型推論

前言 & 概述本篇為機器學習觀念入門的第七篇文章,歷經了定義問題、建立資料集、模型訓練與模型評估後,終於來到了最後一步 —— 模型推論 (Model Inference)。在本篇文章中,將會介紹什麼是「模型推論」以及其與「模型訓練」的差異。

緯緯道來

使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型評估

前言 & 概述本篇為機器學習入門觀念的第六篇文章。在「使用機器學習解決問題的五步驟 : 模型訓練」一文中,我們介紹了模型訓練的觀念,並提到常見的模型種類。當模型完成訓練後,我們就可以來評估模型的好壞,也就是看看模型的訓練成果如何,我們稱之為「模型評估」(Model Evaluation)。

swiftandtit

Adobe在最新版的CameraRAW加入了超級解析度功能,打得過Topaz GigaPixel AI嗎?

在野外從事生態攝影,像猛禽這類比較敏感的鳥類,拍攝的距離常常是難以接近,裁切是免不了的。不過有時候裁切後解析度自然會下降,如果有需要輸出的需求怎麼辦呢?

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