機器學習最佳化

【若水導讀】優化AI模型表現的三步驟： 1. 調整學習數據的Underfitting問題 2. 調整測試數據的Overfitting問題 3. Debug AI 模型. 《2021 AI數據處理實戰攻略》，若水 ...

ML 和深度學習解決方案都需要大量人為參與才能運作。人員必須定義問題、準備資料、選取和訓練模型，然後評估、最佳化和部署解決方案。 ML 模型可 ...

2021年10月25日 — 盡量精準理解掌握你要解決的問題，設計出最剛好沒有冗餘運算的程式，你才會是這個行業可以存活的人！機器學習最佳的用法是用於你還無法理解掌握的大量資料 ...

2018年7月31日 — 我們一般看深度學習的介紹，最常看到的最佳化名稱稱為「隨機梯度下降法(Stochastic gradient descent, SGD)」(這篇我為了縮短篇幅，Mini-batch SGD我把它 ...

2021年2月23日 — 機器學習推論（machine learning inference）是處理與理解資訊的強大工具，尤其在機器視覺領域，實證顯示不僅表現優於傳統演算法，準確度更優於人類表現。

Defining ML Models. 課程當中講述了接下來會介紹的幾個重點，有機器學習模型定義以及優化器的選擇，還有討論損失函數以及梯度下降法如何找到最佳解，首先來看一下機器學習 ...

Azure AI 服務 會藉由執行情感分析、預測整體意義、擷取相關信息，以及套用其他AI 功能，來擴充數據。 機器學習可用來開發機器學習模型，並在機器學習登錄中註冊模型。

2021年8月11日 — 圖解最常用的10個機器學習演算法！ · 01 線性迴歸 · 02 邏輯迴歸 · 03 線性判別分析 · 04 分類和迴歸樹 · 05 樸素貝葉斯 · 06 K近鄰 · 07 學習向量量化 · 08 支援 ...

2023年12月21日 — Google發表機器學習最新研究，目的是透過改善機器學習編譯器，來提升機器學習工作負載的執行效率，藉由採用機器學習技術最佳化編譯器決策，進一步增加 ...

而深度學習模型最佳化技術為一模擬技術，以CNN為基礎，模擬其中所需使用到的軟硬體資源，目的在於將僅有軟體概念的Deep CNN架構， 轉化出符合需求且最佳化後的軟硬體資訊， ...