深度學習模型選擇：使用機器學習解決問題的五步驟
使用機器學習解決問題的五步驟
好用的深度學習CNN預訓練模型框架總整理
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儘管已經提出了ResNet的許多變體，但最新和最著名的是BiT。Big Transfer（BiT）是一種可擴展的基於ResNet的模型，用於有效的圖像預訓練。 作者他們開發了 ...
【AI Column】深度學習，從「框架」開始學起
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目前常見的深度學習模型包含監督型（如CNN）、時序型（如RNN／LSTM）、增強學習（如Q-Learning）、轉移學習、對抗生成（GAN）等，但不是每個框架都能全部支援。 舉例 ...
Day 6. 機器學習模型
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使用深度學習做的強化學習，會在深度學習模型篇章講解。 使用時機. 適合做一連串決策的動作。 例如棋盤遊戲（知名的AlphaGo 就是採用強化學習）、機器手臂和自動駕駛汽車。
如何根據目標選擇機器學習模型？
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原則上來說會依照不同類型來決定要用哪種模型，比如圖像型的問題(如圖像分類、追蹤、偵測、分割等) 或是語音訊號處理，那毫無疑問會採用NN。如果是結構化資料，則我會優先考慮 ...
Top 10 您應該要學會的深度學習演算法(Fundamental Review ...
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深度學習模型利用了幾種演算法。 雖然沒有一個網路被認為是完美的，但某些演算法更適合執行特定任務。 要選擇正確的演算法，最好對所有主要演算法有深入 ...
深度學習與機器學習的比較– 資料技術之間的差異
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由於它們更複雜且需要更大型的資料集，因此深度學習模型要求比ML 模型更大的儲存空間和運算能力。ML 資料和模型可以在單一執行個體或伺服器叢集上執行，而深度學習模型通常 ...
PyTorch、TensorFlow和Keras，深度學習的全面比較與選擇 ...
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當探討如何在深度學習項目中選擇合適的框架時，PyTorch、TensorFlow和Keras是目前市場上三個最受歡迎的選擇。 每個框架都有其獨特的優點和適用場景，了解 ...
什麼是深度學習？
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深度學習模型會採用多個資料來源的資訊，並即時分析該資料，而不需要人力介入。 在深度學習中，圖形處理單元(GPU) 會針對訓練模型進行最佳化，因為它們可以同時處理多個運 ...
深度學習差異在哪？淺談AWS 機器學習訓練與應用！
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傳統的機器學習通常涉及較多的手動特徵工程和模型選擇，而深度學習則傾向於自動化特徵篩選，並且通常涉及較為複雜的神經網絡架構。 在實際應用中，無論是選擇使用機器學習 ...