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#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
深度學習是讓機器模擬人腦的運作方式，
進而和人類一樣具備學習的能力。
而人類提供的函數集
是由類神經網絡的結構所定義，
「簡單說，深度學習就是一個函數集。」
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透過三步驟來運作神經元：
1 類神經網絡就是函數集
2 定義函數的優劣
3 找出最佳函數
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那類神經網絡最常用的學習方法
「梯度下降法」是什麼？
分享 AlphaGo就使用此方法設計👇
https://blog.tibame.com/?p=19026
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#AI60問 #深度學習 #人工智慧 #資料科學家
【AI／資料科學不可不知的60道問題】
每週4篇AI新知識，一次只要5分鐘，
具備AI跨域知識，為職場技能加分💪
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如何選擇機器學習的模型？
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挑選機器學習演算法就如同挑選適合的鞋，
答案是：
沒有一種解決方案／適合所有情況的算法。
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有些演算法很容易解釋，
有些演算法很能處理雜訊、資料缺失等問題，
演算法所需的執行時間很重要。
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初學者常常面臨
如何從各種機器學習演算法中
選擇解決自己感興趣問題的方法。
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我們能從以下幾個因素來考慮：
1、數據的大小、質量和性質
2、擁有的計算資源和可以接收的計算時間
3、任務的緊迫程度
4、期望從數據中挖掘的內容
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在選擇機器學習算法時所做的一些決定，
更多其實取決商業決策，
而不是優化或者算法的技術面。
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分享機器學習模型及速查表👇
https://blog.tibame.com/?p=18419
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當我們決定使用機器學習模型解決業務場景時，
在確定好模型的目標和評估指標之後，
第一步就會碰到樣本問題，
但如何選擇「好」樣本呢？
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樣本選擇：
從海量數據中識別和選擇相關性高的數據
作爲機器學習模型的輸入，
最理想的情況就是選擇了最少量的樣本，
模型的效果依然不會變差。
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與你分享3個樣本選擇的好處、
5個樣本採樣的方法👇
https://blog.tibame.com/?p=18441
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