機器學習流程

[Day 3] 機器學習的步驟 · 收集資料(Gathering data) · 準備數據(Preparing that data) · 選擇模型(Choosing a model) · 訓練機器(Training) · 評估分析(Evaluation) · 調整參數( ...

2021年6月8日 — 本課主題是【資料科學方法與流程入門】，後來考慮課程長度和難易度，調整為著重在「資料科學題目發展」、「資料科學流程重點」、「經典機器學習算法」 ...

機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...

機器學習是人工智慧（AI）的分支。著重於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進，而不是按照明確的程式碼運行作業。在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和 ...

2019年3月28日 — 機器學習的種類最主要分成四種：監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Un-supervised learning）、半監督式學習（Semi-supervised learning ...

2023年1月27日 — 了解模訓練的流程後，接著要介紹實際在實作(coding) 時，需要注意的一些事項，以及專有名詞。首先是「超參數」(Hyperparameter)，模型在建立與訓練的 ...

2023年1月27日 — 機器學習五步驟 · 定義問題(Define Problem) · 建立資料集(Build Dataset) · 訓練模型(Train Model) · 評估模型(Evaluate Model) · 使用模型(Use Model).

ML 系統可以嘗試多種學習模式來提交數據給它來進行分類，我們將通過接下來幾個非常簡單的例子(真正的ML 系統經常使用兩個以上的維度) 帶您了解一些系統背後的概念與見解。

2021年9月18日 — [導讀] 四大會計師事務所之一的普華永道（PwC）釋出了多份解讀機器學習基礎的圖表，其中介紹了機器學習的基本概念、原理、歷史、未來趨勢和一些常見的 ...