[TensorFlow Certification Day4] TensorFlow的人工智能, 機器學習和深度學習簡介 Week4


Posted by Kled on 2020-08-17

Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning (3hrs/9hrs)

第四周會使用更真實一點的數據來進行訓練, 整體內容可以說是融合前幾周的所有技巧
並不是很難, 但是有些東西不熟悉還是前前後後看了幾次
整個第四周的精華可以參考這份colab code
這邊邊打部落格邊回顧一下第四周學習的大概內容

  1. imageGenerator, 利用Generator來自動生成tag, 省去label的麻煩, 且還可以做簡單的prepcrocessing(像normalization)
  2. sigmoid非常適用於二元分類, 把一類往1訓練, 另一類往0訓練
    這邊特別再去查了一下sigmoid與softmax的差別, 別人是這麼說的, sigmoid與softmax都可以用來表示機率(應該是都會呈現在0~1內), 但sigmoid是針對一個neuron內的機率, 可以說是預測該neuron的對或錯, 反而softmax是針對多個neuron的機率, softmax是透過比較每個neuron的機率做normalize的結果, 詳細的數學可以自行google看看

    sigmoid可以訓練多個正確答案, 當答案很多個的時候, 每個都當成獨立的機率事件在預測, 例如:是否下雨, 是否有颱風, 是否會發生地震(這裡的例子有點爛)
    softmax則是每個答案有互斥的時候, 找出最正確的是哪個, 例如:猴子, 貓, 狗, 豬, 大象

最後Quiz也不難, Exercise也是照著colab的code改過去就可以過關
這樣就有修課認證紀錄
接下來幾天挑戰下一堂課TensorFlow in Practice)
看起來7天是修不完課, 很可能要花49美金才能夠修完這兩堂課


#TensorFlow #tensorFlow Certification #Machin Learning #機器學習 #人工智慧 #AI







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