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第三屆機器學習百日馬拉松

活動介紹 機器學習百日馬拉松是源自於國外瘋行的機器學習挑戰賽,目的是希望從參與活動的那天起,每天至少花一小時的時間進行資料科學與撰寫 AI 程式,連續堅持 100 天,進而更好理解和掌握資料科學與 AI 程式 Coding 能力。然而,對一個新手來說,學習過程其實充滿挫折,有太多的資訊、課程和書籍卻不知從何著手。 本次活動的發起,目的即是為了要幫助 AI 學習者能夠以更有效率的方法學習。因此我們匯集了一群資料科學家、企業中高階經理人與專業的軟體工程師,彼此分享與優化學習過程後規劃出最佳學習路徑。加入專家們的學習社群,你能更快掌握 AI 產業應用的關鍵知識。此外,你還可透過參與全球最大數據競賽平台 Kaggle 檢驗學習成效,留下實戰紀錄。 第一、二屆機器學習百日馬拉松,在活動開跑前半月即招募額滿,超過兩千位學員參與,上次沒有報名到的朋友,這次要把握機會提早報名。第三屆《機器學習百日馬拉松》將於八月底開跑,第三屆馬拉松除了有更多 AI 專家加入、原有教材再升級,提供更多延伸閱讀外,在每個主題結束前,都有專家的影片教學回顧,幫你更有系統掌握 AI 知識。 為了讓學員在學習的路上不孤單,除了有專家陪伴外,第三屆《機器學習百日馬拉松》首創共學社群,讓你可以找到志同道合的學習夥伴一起跑完這一百天。無論是線上討論、線下組織讀書會,或是邀請夥伴一起打Kaggle競賽皆可在共學社群中完成。 不論你正從事 AI 相關工作,或者想規劃跨界 AI 產業,我們想和你一起分享社群導向的學習方法,希望透過你的參與,一起優化 AI 學習曲線,讓你在資料科學與 AI 領域獲得更多知識與實務經驗。 活動資訊 活動時間: 2019/08/26-2019/12/25(學習時間為自由安排,建議最晚加入時間為08/31) 活動期限: 活動報名截止日期2019/08/30 (額滿即提前停止售票) 活動費用: 7/31號以前報名,享有早鳥優惠,單人早鳥票NTD1800元/雙人早鳥票NTD3400元。 8/01號以後報名,恢復正常票價, 單人票NTD1990元/雙人票NTD3700元。 活動進度: 題目公告之後,參加者可 依照自己的學習狀況提交進度 ,譬如若無法每日提交作業,也可集中至假日一併提交。 學習方式: 參加者至活動官網上面閱讀教材、觀看題目、提交作業,在專屬問答社區與專家互動交流,解題遇到困難可...

初探深度學習使用 Keras part 2

CSDN - 對 Dropout 的詮釋 組合派 (Ensemble)         overfitting → 參數量過多 → 找到一個比較瘦的網路可能可以降低 overfitting 的程度 → 手動或使用 Grid-                         Search? 太慢 → 使用 Dropout 使學習時隨機打斷一些連結 → 可以解決費時的問題,把重要的連結權重增         加;不重要的減輕 → 重新組合起來後 (Inference phase) 自然會是一個以權重定義後的瘦網路。 動機論 (有豬隊友)         overfitting →  有人 (參數/連結) 濫竽充數 → 隨機將某些人 (神經元) 分成數組 → 各組學會懂得自立自強          → 重新組合後 (Inference phase) 會比原本更強大。 參考連結: 理解 Dropout – CSDN  Dropout in Deep Learning 知乎 - BatchNorm 的原理與實戰 背景:          為什麼神經網路這麼不穩定 → 神經網路各層間的映射頻繁的變換 (Internal Covariate Shift) Internal Covariate Shift 的問題 網路在初期需要透過不斷大幅調整來適應輸入的分布變化 深層網路的梯度消失/爆炸問題使分布更加不穩 解法          在各層...

初探深度學習使用 Keras part1

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延伸閱讀: Keras文檔 Github連結: https://github.com/keras-team/keras/tree/master/docs Keras文檔的來源位於此目錄中。我們的文檔使用由 MkDocs 實現的擴展Markdown 。  構建文檔 安裝MkDocs: pip install mkdocs  pip install -e . 確保Python將導入您修改後的Keras版本。  從根目錄cd進入docs/文件夾並運行:  KERAS_BACKEND=tensorflow python autogen.py mkdocs serve #啟動本地Web服務器:  localhost:8000   mkdocs build #在site/目錄中構建靜態站點  Keras: 中文文檔 連結: https://keras.io/zh/#keras_1 延伸閱讀 Keras: The Python Deep Learning library           https://github.com/keras-team/keras/   Keras dataset           https://keras.io/datasets/ Predicting Boston House Prices            https://www.kaggle.com/sagarnildass/predicting-boston-house-prices 其餘公開數據集介紹 Imagenet Imagenet數據集有1400多萬幅圖片,涵蓋2萬多個類別;其中有超過百萬的圖片有明確的類別標註和圖像中物體位置的標註,具體信息如下: 1)Total number of non-empty synsets : 21841 2)Total number of images: 14,197,122 3)Number o...

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