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作者 thefattiger 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共53則

限定看板：DataScience

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[問題] 想請教 Transfer Learning 的概念問題

[ DataScience ]17 留言, 推噓總分: +6

作者: sssh - 發表於 2019/07/15 08:31(4年前)

8^F推thefattiger: 以影像來講，傳統CV都是用那幾種descriptor解決問題07/15 21:56

9^F→thefattiger: 換個task就只是取得descriptor後的用法不同07/15 21:57

[問題] AI咖啡機？

[ DataScience ]18 留言, 推噓總分: +5

作者: dharma - 發表於 2019/07/06 20:53(4年前)

1^F推thefattiger: 之前跟某間新創公司的人聊過，如果是我知道的那間07/06 23:57

2^F→thefattiger: 那跟AI沒有半點關係，參數都是訂死的07/06 23:57

[問題] 基礎數學請益

[ DataScience ]42 留言, 推噓總分: +7

作者: asa121 - 發表於 2019/06/26 10:42(4年前)

8^F推thefattiger: 不用，邊看邊學就好，這領域的數學沒那麼難06/26 11:25

9^F→thefattiger: 除非你要做基礎研究，不然基本線代跟機率概念有就好06/26 11:26

22^F推thefattiger: 我在產品端的，重點是要能解決客戶跟user的問題06/27 23:37

23^F→thefattiger: 只要理解各個算法的限制就好，不需要多高深的數學06/27 23:37

24^F→thefattiger: 樓主是跨領域來學的，本來也就不太可能走學術06/27 23:37

[情報] dropout

[ DataScience ]14 留言, 推噓總分: +2

作者: patrick2dot0 - 發表於 2019/06/27 15:14(4年前)

4^F推thefattiger: deep learning不能商用的話會直接GG吧06/27 22:03

[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(4年前)

1^F推thefattiger: 你真的有母體資料的話，根本不需要建模阿06/27 11:34

2^F→thefattiger: 大數據在大也是母體的滄海一粟06/27 11:34

3^F→thefattiger: *再06/27 11:34

[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(5年前)

42^F推thefattiger: sxy講的似乎有點偏了，nn本身當然是可以理解的06/11 00:27

43^F→thefattiger: 黑箱指的應該是nn擬合出來的函數人類難以理解06/11 00:28

44^F→thefattiger: 不然也不會有人在搞XAI了06/11 00:29

45^F→thefattiger: nn說穿了就是curve fitting，只是fit的參數超多而已06/11 00:31

50^F推thefattiger: 會線代是很奇怪的說法，就只是個基本的工具但範圍很06/13 10:20

51^F→thefattiger: 廣，通常都只會熟常有用到的那些吧06/13 10:20

[問題] 請推薦可安裝gpu跑tensorflow的筆電已刪文

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +6

作者: goodzey - 發表於 2019/06/04 22:15(5年前)

2^F→thefattiger: 你是不是對gpu有些誤會? 我也推colab06/04 23:21

[問題] SVM基礎觀念問題請教

[ DataScience ]23 留言, 推噓總分: +3

作者: Dminor - 發表於 2019/06/04 22:38(5年前)

1^F推thefattiger: 三言兩語講不完，你把W和b乘以任意值，Wx+b的結果06/04 23:17

2^F→thefattiger: 都會不一樣，所以要配上另一條constrain才有意義06/04 23:17

3^F→thefattiger: 可以去u2搜林軒田教授講SVM的部分06/04 23:18

[問題] 取得完整訓練模型的某層輸出

[ DataScience ]16 留言, 推噓總分: +2

作者: adam100830 - 發表於 2019/05/01 21:33(5年前)

1^F→thefattiger: 不就train完之後第三層的輸出...?05/02 15:55

2^F→thefattiger: 其實看不是很懂你想問啥，看下面這有沒有幫到你05/02 15:55

3^F→thefattiger: https://reurl.cc/EYlGg05/02 15:58

Re: [討論] 資料分析的門檻

[ DataScience ]17 留言, 推噓總分: +7

作者: liton - 發表於 2019/04/29 01:10(5年前)

14^F推thefattiger: 高深算法全世界也就幾個頂尖團隊在推進而已04/29 22:29

15^F→thefattiger: 一般人真的別想太多，做應用也沒什麼不好04/29 22:29

16^F→thefattiger: 話說任何領域的scientist本來就都是高門檻職缺04/29 22:33

17^F→thefattiger: 不懂為什麼到這領域就大家都想當data scientist04/29 22:33

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