機器學習建立模型

當我們了解了AI 的各種手法，就可以知道哪些想法在AI 技術上是可行的，也能針對我們的目標知道需要什麼資料和要使用什麼演算法來建立模型（Model）。

TL;DR. 建立 ML 系統時，要把AI system = Code + Data 的概念謹記在心。 在很多應用情況中，Code 其實一開始就解決了(從Github 下載的模型已經很讚)，因此多花點時間來 ...

2024年1月27日 — 本篇為機器學習入門觀念的第五篇文章。在前一篇文章中，我們介紹了「建立資料集」的概念與重要性。在本篇文章中，將會說明「模型訓練」的意義。

監督式學習是一種機器學習形式，讓演算法從資料範例學習。 我們會逐步介紹監督式學習是如何自動產生可對真實世界進行預測的模型。 也會觸及這類模型的測試方式，以及 ...

企業的AI專案在釐清問題本質、找到命題之後，首先會面臨到一個問題：收集數據(Data Collection) 和建立AI模型(Model Establishing) ，該以什麼作為評估基準？

機器學習是預測性模型化與人工智慧的基礎。 了解一些機器學習的核心原則，以及如何使用常見的工具與架構來定型、評估及使用機器學習模型。

... 機器學習演算法來訓練模型的演算法。 集成學習在數據非常複雜，或是有多種潛在的假設時非常實用，因為它能夠根據不同的假設建立模型，以定義出更明確的方向。 About Us.

ML 模型是Amazon ML 在訓練期間於您的資料中找到的模式集合。您可以使用模型來建立預測。 建立ML 模型. 由於入門精靈會同時建立訓練資料來源和模型，Amazon Machine ...

2020年2月15日 — 端對端學習（end-to-end learning）. 到目前為止，訓練的模型都是藉由輸入資料，經過神經網路模型預測出結果。在機器學習的領域中，將這種透過模型 ...