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活動介紹

機器學習百日馬拉松是源自於國外瘋行的機器學習挑戰賽,目的是希望從參與活動的那天起,每天至少花一小時的時間進行資料科學與撰寫 AI 程式,連續堅持 100 天,進而更好理解和掌握資料科學與 AI 程式 Coding 能力。然而,對一個新手來說,學習過程其實充滿挫折,有太多的資訊、課程和書籍卻不知從何著手。
本次活動的發起,目的即是為了要幫助 AI 學習者能夠以更有效率的方法學習。因此我們匯集了一群資料科學家、企業中高階經理人與專業的軟體工程師,彼此分享與優化學習過程後規劃出最佳學習路徑。加入專家們的學習社群,你能更快掌握 AI 產業應用的關鍵知識。此外,你還可透過參與全球最大數據競賽平台 Kaggle 檢驗學習成效,留下實戰紀錄。
第一、二屆機器學習百日馬拉松,在活動開跑前半月即招募額滿,超過兩千位學員參與,上次沒有報名到的朋友,這次要把握機會提早報名。第三屆《機器學習百日馬拉松》將於八月底開跑,第三屆馬拉松除了有更多 AI 專家加入、原有教材再升級,提供更多延伸閱讀外,在每個主題結束前,都有專家的影片教學回顧,幫你更有系統掌握 AI 知識。

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CSDN - 對 Dropout 的詮釋

  • 組合派 (Ensemble)
        overfitting → 參數量過多 → 找到一個比較瘦的網路可能可以降低 overfitting 的程度 → 手動或使用 Grid-                
        Search? 太慢 → 使用 Dropout 使學習時隨機打斷一些連結 → 可以解決費時的問題,把重要的連結權重增
        加;不重要的減輕 → 重新組合起來後 (Inference phase) 自然會是一個以權重定義後的瘦網路。

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延伸閱讀: Keras文檔

  • Keras文檔的來源位於此目錄中。我們的文檔使用由MkDocs實現的擴展Markdown 。 
  • 構建文檔 安裝MkDocs: pip install mkdocs 
  • pip install -e . 確保Python將導入您修改後的Keras版本。 
  • 從根目錄cd進入docs/文件夾並運行: 
    • KERAS_BACKEND=tensorflow python autogen.py
    • mkdocs serve #啟動本地Web服務器: localhost:8000 
    • mkdocs build #在site/目錄中構建靜態站點 


Keras: 中文文檔

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敘述統計與機率分布

吳漢銘老師 AI學校經理人班教材

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  • CNN convolutional neural network (CNN, or ConvNet) 
  • DNN deep neural network (DNN)
  • MKL Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL)
  • DAAL  Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL)
Caffe

 Caffe is a deep learning framework developed by Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and one of the most popular community frameworks for image recognition. Together with AlexNet, a neural network topology for image recognition, and ImageNet, a database of labeled images, Caffe is often used as a benchmark.

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