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今日內容摘要
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✅ 使用 Vanilla javascript 開發的幻燈片
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▌自學機器學習為什麼常失敗?
機器學習演算法背後,由微積分、線性代數...等數學理論支撐。大部分的自學者很難看懂這些數學公式,半途而廢,或進而在一知半解的情況下,硬抄、硬套其他人寫好的程式碼,無法活用並解決自己的問題。
市面學習資源,大多講某某演算法「是什麼」、「怎麼做」;而很少講「為什麼要用該演算法」,以及「什麼時候該用這個演算法」。導致自學者常常張冠李戴,把解決特定問題的某種演算法,囫圇吞棗地硬套到另一種問題身上。
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✅ 一定用最淺顯易懂的方式,解說演算法背後的數學原理。
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提供「乳癌預測」、「男聲/女聲辨識」、「某人離職機率高嗎」、「信用卡客戶貢獻度預測」...等數十個課後練習作業,並由講師親自批改,讓學員對機器學習從「了解」、晉升到「精熟」。
✅ 提供講師自製的「機器學習快樂版」函式庫,讓你用不到一半的程式碼行數,做出比別人更棒的功能!
▌上完課後,可以解決職場或生活上哪些問題?
舉凡目前手機「人臉辨識」,或者蘋果手機的 Siri 「語音助理」,自動駕駛,智慧家電(根據外界溫濕度、自動調節環境...等),無人農場、牧場(以機器監控植物、牲畜當下狀況,給予水、肥料、飼料...等),語言翻譯軟體/App(講中文→翻譯出日文),購物車推薦系統(「買了這項物品的人,也買了...」)...都是機器學習可以解決的範圍。
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