BERT模型介紹: 大型語言模型基石
介紹 今天跟想跟大家分享BERT模型，雖然在現在有很多的大語言模型LLM…
隨機梯度下降法Stochastic Gradient Descent (SGD)
何謂梯度下降法，批次梯度，隨機梯度下降? 梯度下降 梯度下降法是輸入全部…
半監督式學習Semi-Supervised Learning
為何需要半監督式學習Semi-Supervised Learning? …
深度解析Lasso, Elastic net, Ridge方法
介紹 一般採用的線性回歸方法，有可能因為一味要求誤差降到最小，而造成模型…
動量梯度下降法(Gradient Descent with Momentum)
梯度下降法限制 在使用傳統的梯度下降法，在下降的過程中，由於非常依賴當前…
淺談Lasso, Elastic net, Ridge方法
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…
DBSCAN分群是什麼?可應用在什麼樣的場景?
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…
探索物理領域的資料擴增技術：提升機器學習效能的關鍵要素
為何我們需要有資料擴增的方法? 這是因為機器學習模型是需要有大數據打造而…
深度學習(Deep Learning)、機器學習(Machine Learning)、規則為主方法(Rule-based Method)—從鳶尾花範例帶您了解
鳶尾花分類介紹 鳶尾花細分會有不同種類，在機器學習常用的數據集裡面，就有…
特徵歸一化(feature normalization)
前言 機器學習並不像深度學習可以自動辨別關鍵特徵。機器學習在訓練之前，需…