Label Encoding與One-Hot Encoding介紹
為什麼要介紹這篇文章? 機器學習在處理分類問題時,機器無法處理文字類別,由於機器是採用數值進行運算,所以就需要將文字類別轉…
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為什麼要介紹這篇文章? 當我們在開發或是佈署AI模型時,會需要透過雲端平台進行開發,雲端平台的好處在於可以提供龐大的運算資…
為什麼會介紹此篇文章? 由於一般進行機器學習模型訓練的數據量龐大,在一般電腦運算資源受限的情況下,實務上較不太會採取一般的…
為什麼要介紹這篇文章? Anaconda上面有許多機器學習的開發工具,安裝Anaconda是大部分人在開發機器學習過程的第…
電池健康度是什麼?應用在哪裡? 當電池應用在許多裝置當中,使用者會想要了解電池的狀態,了解電池狀態的好處是可以讓我們知道這…
線性回歸介紹 先來介紹何謂線性回歸? 線性回歸是一種最簡單建立數學模型的方法,它的作法是以線性方式擬合一群資料點,進而得到…
介紹 DBSCAN是一種以密度為基礎的分群方法,判定鄰近資料點密度比較高的時候,就會視為同一群,透過這種方式可以自動將資料…
介紹 先前文章有提到Transformer模型裡面有三個Multi-Head Attention的機制,在Attentio…
Why Transformer? 傳統RNN的架構是採用時序性的類神經網路進行自然語言的處理,這樣的方式就是透過時序方式一…