Rule-based method是什麼? 與Machine Learning的差異為何?它們的應用場景是在哪裡?
李彼德的 AI 學習地圖 在歷史上是由專家系統演變到機器學習為主的方法，…
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從自編碼器(autoencoder)到ChatGPT架構:探索大型語言模型(LLM)的原理與基本概念
自編碼器(autoencoder)是什麼?為何我們需要知道這樣的知識? …
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淺談超參數：控制機器學習模型性能的關鍵因子
今天要跟大家分享在機器學習用到的重要概念，也就是超參數。 何謂超參數? …
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淺談關於機器學習訓練—不可不知的事情
我們在進行機器學習開發的時候，要從無到有把機器學習模型訓練出來，最重要需…
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何謂局部最小值?如何避免陷入局部最小值？
何謂局部最小值? 機器學習在訓練AI模型的時候，其實是透過梯度下降法，進…
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批次訓練(mini-batch)是什麼?為何它可解決龐大數據面臨的痛點?
批次訓練(mini-batch) 一般機器學習的訓練方式，是一次輸入所有…
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ChatGPT是什麼？探索GPT原理：遷移學習(transfer learning)的奧秘—微調(fine-tuning)技巧
在上次文章從ChatGPT探索GPT的原理概念:少量數據的解方—遷移學習…
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從ChatGPT探索GPT的原理概念:少量數據的解方—遷移學習技巧
為什麼需要遷移學習? 遷移學習主要是用來解決只有少量數據的問題，當數據量…
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啟動函數選擇: 一表格讓您輕鬆掌握
這次跟大家分享的是用一個表格來統整針對不同問題種類與位置之適用的啟動函數…
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一個「擲骰子」的比喻，讓你輕鬆搞懂 AI 如何做選擇 (Softmax 原理)
李彼德的 AI 學習地圖 今天來跟大家介紹的是softmax啟動函數，此…
