[Day09] 機器學習的七大步驟 | 就愛喝咖啡
![[Day09] 機器學習的七大步驟](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
經過特整萃取後,特徵選擇(FeatureSelection)根據機器學習模型學習的結果,去看...若只做一次切分,有些資料會沒有被拿來訓練過,因此就有了cross-validation的 ...
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[Day 27] 機器學習常犯錯的十件事 | 就愛喝咖啡
模型訓練不好的其中一個因素是資料的標籤收集不當。Landing.ai 執行長吳恩達也曾經說過當一個小資料集存在著錯誤標籤時,模型很難給出一個正確的輸出 ... Read More
[Day 3] 機器學習的步驟 | 就愛喝咖啡
[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( ... Read More
[Day09] 機器學習的七大步驟 | 就愛喝咖啡
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[Day25]機器學習:特徵與標籤! | 就愛喝咖啡
利用 重量 跟 表面 來當我們訓練的資料,而 重量 跟 表面 的資料就是我們所謂的 特徵 , 而 標籤 就是定義這些特徵的結果是哪一種水果,也就是我們透過機器學習想讓 ... Read More
使用機器學習解決問題的五步驟 | 就愛喝咖啡
2022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。 Read More
如何訓練機器學習系統? – Machine Learning 教學系列(三) | 就愛喝咖啡
2021年11月9日 — 在了解 AI、Machine Learning、深度學習的差異以及如何選擇正確且合適的資料後,我們來看看機器學習系統是如何被訓練的吧! Read More
工程師要訓練AI模型,準備多少學習數據才夠? | 就愛喝咖啡
因此,如果想知道需要多少訓練數據(Training Data),建議先釐清:這個AI 專案到底要處理什麼問題,以及這個問題有 ... (圖片來源:林軒田教授機器學習基石Youtube影片). Read More
機器學習怎麼切分資料:訓練、驗證、測試集 | 就愛喝咖啡
2019年12月16日 — 機器學習就像一個學生在學習. 訓練及測試資料. 對於Supervised Learning來說,我們必須使用標註資料(Labeled Data)來做訓練,例如 ... Read More
機器學習的兩個階段:訓練模型和推論資料(training & inference ... | 就愛喝咖啡
機器學習包含兩大階段, 訓練模型(建模,traning) 和推論資料(使用數據模型,inference/predict) 。後者我在上課時有點不太懂,或許更多人聽過得是測試(test)或是 ... Read More
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