作者查詢 / f496328mm

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作者 f496328mm 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共131則

限定看板：DataScience

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[問題] 大家覺得做Deep Learning的樂趣是什麼

[ DataScience ]17 留言, 推噓總分: +10

作者: papago007 - 發表於 2021/06/22 22:30(4年前)

8^F→f496328mm: 有趣阿，例如人臉偵測，搭配一些特效06/25 12:12

9^F→f496328mm: 就是手機上常見的 app06/25 12:12

[問題] 關於資料量太大硬體跑不動的問題

[ DataScience ]23 留言, 推噓總分: +6

作者: Mutibil - 發表於 2021/06/07 15:43(4年前)

2^F→f496328mm: 不是，你這電腦也太弱了吧06/07 16:41

3^F→f496328mm: 我3年前做 ML，就已經最少 16GB 起跳了06/07 16:41

4^F→f496328mm: 碩班提供 16GB 電腦，我還覺得太弱，自己組 32 GB06/07 16:42

5^F→f496328mm: 如果是用 pandas，可以先讀前1萬筆就好06/07 16:43

[徵求] 徵AIdea已過期競賽資料集

[ DataScience ]2 留言, 推噓總分: 0

作者: abcd810112 - 發表於 2020/11/11 11:10(5年前)

1^F→f496328mm: 要 data，去 kaggle 找會快一點11/14 17:42

[問題] 有關kaggle 的競賽生態

[ DataScience ]19 留言, 推噓總分: +5

作者: acctouhou - 發表於 2020/05/21 21:55(5年前)

1^F→f496328mm: 你可以提交答案試試看05/21 23:58

2^F→f496328mm: 生態沒你想的這麼差，看過不少比賽，前三名都樂於分享05/21 23:58

18^F→f496328mm: 跑 error 很正常拉，在上面提交 notebook05/25 23:35

19^F→f496328mm: 有些要設定，反正就找 pass 的看05/25 23:35

[問題] deep learning學習問題

[ DataScience ]35 留言, 推噓總分: +11

作者: magic83v - 發表於 2019/09/20 02:49(6年前)

23^F→f496328mm: 初學者，先做最簡單的例子吧，一開始就物件偵測09/20 23:06

24^F→f496328mm: 那當然會困難09/20 23:06

[問題] 為什麼大數據要取樣?

[ DataScience ]29 留言, 推噓總分: +3

作者: sleepwu - 發表於 2019/06/27 11:27(6年前)

8^F→f496328mm: 先抽樣做 demo 吧，總不可能剛開始data就全丟下去06/27 13:28

9^F→f496328mm: 假設10億筆，train 一次要1小時06/27 13:28

10^F→f496328mm: 那當然是先拿部分 data 做模擬06/27 13:28

11^F→f496328mm: 最後 feature, model 都找完了，再丟所有 data06/27 13:29

[討論] 增強技能方向

[ DataScience ]21 留言, 推噓總分: +2

作者: loser113 - 發表於 2019/06/21 22:47(6年前)

10^F→f496328mm: kaggle 打進排名06/22 09:24

11^F→f496328mm: 你想進業界，kaggle 是非常好呈現你能力的地方06/22 09:24

12^F→f496328mm: 如果面試，與其說你會ML，不如直接拿 kaggle 成績06/22 09:25

13^F→f496328mm: 更能說服人06/22 09:25

15^F→f496328mm: 回樓上，你google 104 kaggle 就會看到了06/22 10:02

16^F→f496328mm: 履歷上，說自己會什麼，太抽象了，不如說自己做過什麼06/22 10:04

17^F→f496328mm: 一般都會做 project，而 ML，對應到的就是 kaggle06/22 10:04

[問題] AI是黑箱？

[ DataScience ]71 留言, 推噓總分: +15

作者: dharma - 發表於 2019/06/09 23:40(6年前)

14^F→f496328mm: 因為無法解釋阿06/10 13:19

15^F→f496328mm: 過去統計上的迴歸，還有一些理論基礎06/10 13:20

16^F→f496328mm: NN 就暴力法，一堆 random 因素，根本無法解釋06/10 13:21

17^F→f496328mm: 不過實際上，NN解決的問題，的確很抽象06/10 13:22

18^F→f496328mm: 有些根本無法給清楚的定義06/10 13:22

19^F→f496328mm: 最簡單的貓狗辨識，你怎麼定義貓狗圖像?06/10 13:23

[問題] Precision-Recall curve

[ DataScience ]4 留言, 推噓總分: +1

作者: disney82231 - 發表於 2019/05/17 22:56(6年前)

2^F→f496328mm: 可以用 f1-measure05/18 16:17

[問題] 半監督與非監督的定義

[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +4

作者: disney82231 - 發表於 2019/05/12 17:18(6年前)

1^F→f496328mm: 監督05/12 18:51

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