[全民疯AI系列2.0] 完赛总结

全民疯AI系列2.0完赛总结

不知不觉就参加了三届iT邦铁人赛,很高兴能够藉由此活动分享经验与知识。虽然这三十天过程很辛苦,但也透过这种方式督促我整理这些内容。在撰写文章的过程中不仅能帮自己再次的复习,同时也能帮助到正在学习道路上的你们。在这里再帮各位回顾一下这三十天的内容,首先让大家初探了解何谓人工智慧以及目前的领域中有哪些是用到 AI 的技术。接着第三天从资料面开始探讨,如何进行资料视觉化以及前处理。从第五天开始说明了机器学习种类以及机器如何学习,以及常规的机器学习专案必走的八个流程。接下来两天首先进到非监督学习领域,探讨如何透过降维的方式进行特徵筛选与集群演算法来对没有标签的资料进行聚类分析。接下来中间有十一天的时间讲解目前主流的监督式学习的演算法,从最基本的线性模型到核模型以及决策树系列演算法。甚至还提到了近几年来在 Kaggle 热门的机器学习模型与资料处理方法,还有自动化机器学习来帮助我们找到一个好的模型与超参数。另外最後几篇讲解了大家对於机器学习的迷思,透过实际案例来讲解大家无形中常犯的错误。最後几天以 AI 整合落地的主题手把手教大家如何将训练好的模型储存与建立一个机器学习 API 提供软硬体整合。

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铁人赛列表

文章 程序
[Day 1] 全民疯AI系列2.0-机器学习实战手册 -
[Day 2] 快来探索AI的世界 -
[Day 3] 你真了解资料吗?试试看视觉化分析吧! Code
[Day 4] 咱们一起做资料清理和前处理 Code
[Day 5] 机器学习大补帖 -
[Day 6] 非监督式学习 K-means 分群 Code
[Day 7] 非监督式学习-降维 Code
[Day 8] 线性回归 (Linear Regression) Code
[Day 9] 逻辑回归 (Logistic Regression) Code
[Day 10] 近朱者赤,近墨者黑 - KNN Code 1Code 2
[Day 11] 核模型 - 支持向量机 (SVM) Code 1Code 2
[Day 12] 决策树 (Decision tree) Code 1Code 2
[Day 13] 整体学习 (Ensemble Learning) -
[Day 14] 多棵决策树更厉害:随机森林 (Random forest) Code 1Code 2
[Day 15] 机器学习常胜军 - XGBoost Code 1Code 2
[Day 16] 每个模型我全都要 - 堆叠法 (Stacking) Code
[Day 17] 轻量化的梯度提升机 - LightGBM Code
[Day 18] 机器学习 boosting 神器 - CatBoost Code
[Day 19] 自动化机器学习 - AutoML -
[Day 20] 机器学习金手指 - Auto-sklearn Code
[Day 21] 调整模型超参数利器 - Optuna Code
[Day 22] Python 视觉化解释数据 - Plotly Express Code
[Day 23] 资料分布与离群值处理 Code
[Day 24] 机器学习 - 不能忽视的过拟合与欠拟合 -
[Day 25] 交叉验证 Cross-Validation 简介 -
[Day 26] 交叉验证 K-Fold Cross-Validation -
[Day 27] 机器学习常犯错的十件事 -
[Day 28] 储存训练好的模型 Code
[Day 29] 使用 Python Flask 架设 API 吧! Code
[Day 30] 使用 Heroku 部署机器学习 API Code

希望未来还有机会再跟各位分享比较实作方面的主题。例如 TFLite 在手机上运行或是透过 TensorFlow.js 在网页上的应用小专案。总之谢谢大家的支持与鼓励~

本系列教学内容及范例程序都可以从我的 GitHub 取得!


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