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機器學習平台 比較 在 Inside 硬塞的網路趨勢觀察 Facebook 的精選貼文
同時也有7部Youtube影片，追蹤數超過7萬的網紅Nye，也在其Youtube影片中提到，這盤是快樂局 大家如果有機會也可以玩玩這樣的黑天使塔里克 挺好玩的XD 裝備可以考慮換成黑關刀或者龍爪等防裝 前陣子被熱湯燙傷 大面積二級淺 小面積二級深度 所以都在養傷沒開台也沒精華 前天回歸完全不知道改版改了甚麼一路掉到鑽三 不過領悟目前版本的Meta又一路爬上去了 接下來大家放暑假也會比較...
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機器學習平台 比較 在 Nye Youtube 的精選貼文
這盤是快樂局 大家如果有機會也可以玩玩這樣的黑天使塔里克 挺好玩的XD
裝備可以考慮換成黑關刀或者龍爪等防裝
前陣子被熱湯燙傷 大面積二級淺 小面積二級深度
所以都在養傷沒開台也沒精華 前天回歸完全不知道改版改了甚麼一路掉到鑽三
不過領悟目前版本的Meta又一路爬上去了 接下來大家放暑假也會比較常出現了
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原則上晚上10:00左右會直播(改版的話禮拜三一定會播) 偶爾中下午會加班但就會玩玩別的遊戲
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以下為各種社群連結：
Nye的LBRY：https://odysee.com/$/invite/@Nye4ni:f
Nye公開的Line社群：https://reurl.cc/o9dNXl
Nye的IG：https://www.instagram.com/nye4ni/
Nye的FB粉專：https://www.facebook.com/Nye4ni/
Nye的FB小社團：https://www.facebook.com/groups/371358526907111
DC社群：https://discord.gg/zzyVnAS
實況VOD固定丟在這個清單：https://www.youtube.com/playlist?list=PLkRWdV6-0ju7NV1C8mRRhxZak-XoCkqBS
#六光塔里克
#黑天使無敵流
#Nye聯盟戰棋S5
機器學習平台 比較 在 陳寗 NingSelect Youtube 的最佳解答
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00:00 WWDC 21 雖沒新筆電，但軟體更新多！且蘋果新功能都跨平台！
01:19 iPad 上的多工作業升級：同時開多視窗，工作更方便、直覺
03:28 以往 iPad 從邊框往左拉可變雙畫面，但不太好用...新增畫面切換按鍵，如同小白球
05:18 焦點視窗模式
06:10 如果你有特殊使用偏好...可自訂疊放、組合多工操作介面
06:41 巧控鍵盤有新增快捷鍵：建議多學習蘋果快捷鍵，才會真好用！
07:35「快速筆記本」：限 Apple Pencil，可作筆記並直接分析文字、加 Tag
09:49 備忘錄自動整理快速筆記，且可共作（以往是第三方 APP，現在都內建）
11:22 「SharePlay」：FaceTime 時的即時互動新模式，一起看電影 / 分享即時螢幕畫面
12:54 Safari 更新介面，讓你看的範圍更大，減少工具列佔比，視覺更輕鬆
13:37 分頁群組：大家都喜歡搜集好用網站＋避免以前開太多頁面找不到資料！
16:00 LiveText：機器學習的新應用，自動辨識照片內文字及功能特性
17:42 Visual Look Up 幫你找照片內容的相關情報
18:37 加強版 Swift 寫 Code 更方便，但仍不夠用...要寫 Xcode 還是認命買 Mac 吧！
19:00 Universal Control，只要登入同一 iCloud 帳號，Mac 可控制周圍其他 iPad / iPhone 裝置
#WWDC #iPad #蘋果
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1. 開箱零業配：
真實使用過後才發表心得，通常試用至少 1 個月，所以你通常不會看到我最早發表，但哥真性情的評論，保證值得你的等待。
2. 理性討論：
我有自己的偏好，你也有自己的好惡，我們互相尊重，時時用大腦，刻刻存善念，不謾罵，不矯情。可以辯論，不可以沒邏輯。
3. 我團購我驕傲：
我很愛買東西，也很愛比較產品，我自己使用過、多方比較過，還是覺得喜歡的東西，我才會辦團購。（簡單說就是挑品很嚴格，至今 80% 廠商找上門都被我打槍。）辦團購我一定有賺，但我跟廠商拿到提供給你的團購價，也會讓你一定有划算感。所以如果你品味跟我相近，或是剛好有需要，就跟我團購，我們互惠。如果你覺得跟我團購，你就是我乾爹，說話不懂得互相尊重，那就慢走不送，你可以去找一般店家買貴一點。
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00:00 iOS 15 多數新功能都可跨 iOS/iPadOS/MacOS：蘋果生態圈更趨成熟
02:10 WWDC21 在疫情衝擊下的努力，為「人與人間的溝通」做更多創新
03:00 FaceTime 互動新功能：一起工作、聽歌、看電影，異地人際互動的更多玩法
03:55 FaceTime 這些新功能很吃效能！要有影音同步，硬體效能要跟上
04:35 AirPods 降噪功能升級：自動運算背景噪音，使用者自由決定是否移除噪音
05:50 FaceTime 可開啟人像模式，即時運算創造景深、模糊背景
06:35 強調使用者本位、重視隱私權，為減少資料回傳...Siri 不再需要透過雲端分析
06:55 每個人都會想要的功能：內建自動辨識圖片文字＋搜尋
07:50 更多、更自由設定的勿擾模式，助你專心工作：可設定特定情境的 APP 通知權限
08:41 雖然只適合輕微聽障者...可用 AirPods Pro 當助聽器
10:53 使用 AirPods Pro 時 FaceTime 可用空間音訊，多人同步視訊下，更有臨場感
11:25 AirPods 怕搞丟怎麼辦？可用 iPhone 協尋，類似 AirTag
12:20 所有功能跨裝置上線，iPhone/iPad/Mac 上都能用
13:00 取代 OCR，手寫自動分析來了！更強的機器學習幫你辨識文字
14:40 現在開始你可以...手動選取照片中拍到的文字
15:10 即時翻譯大升級！從文字到文字→從聲音到文字
17:10 如果只用一句話說明今年 WWDC21 重點：機器學習＋硬體效能的實力展現
18:35 健康 APP 可分析步態，若跌倒風險提高，預先提醒，還能訓練良好走路姿勢
20:25 健康資訊可打包分享，醫生、家人接收資料，方便照護
22:20 Home Pod mini 也可當電視喇叭用：想取代聲霸，但無法環繞音效
23:00 全新 Universal Control 來了！只要是同一個 iCloud 帳號...Mac 可直接控制旁邊的裝置
#WWDC21 #蘋果發表會 #iOS
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RapidMiner 模組化的操作介面，使用者完全無需撰寫任何程式語言就能完成分析。在機器學習部份，功能完整，超過1500 種功能及模型，無論是AI 的研究或實務應用方面， ... ... <看更多>
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机器学习 的“学习过程“，如果也用函数来类比，那么就是首先给模型传入输入，获得输出。然后将模型的输出与期望的输出（即样本数据中的标记结果）进行比较。并根据比较结果来 ... ... <看更多>
機器學習平台 比較 在 [心得] 馬席彬機器學習導論- 看板NTHU_Course - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
課名：機器學習導論
科號：EE 370000
老師：馬席彬
課本：無
課別：電資院專業選修
學分：3
涼度：★ ★ ★ ★ ★
甜度：★ ★ ★ ★ (拼A+) ★ ★ ★ ★ ★ (拿學分)
建議先修課程：線性代數、機率、計算機程式設計
課程內容\簡介：
雖然建議先修課程列了那麼多，不過我認為不太需要，因為這門課不會focus在數學推導
的部分，所以沒修過部分先修課程不會有太大的差異。
*Syllabus 課程大綱
1. Learning from data
2. Simple machine learning algorithm for classification
3. Machine learning classifiers using Scikit-Learn
4. Data preprocessing
5. Dimension reduction
6. Model evaluation and hyperparameter tuning
7. Ensemble learning
8. Sentiment analysis
9. Regression analysis
10. Clustering analysis
11. Multilayer artificial neural networks
12. Neural network training with TensorFlow
13. The mechanics of TensorFlow
14. Deep convolutional neural networks
15. Recurrent neural networks
學期初會先介紹ML的原理跟一些常見的分類器(ex: SVM, random forest等等)，同時會教
一點python。學期中會開始教一些資料處理的方法(ex: 降維）、判斷模型好壞及調參數
的一些方法(ex: grid search)。學期末則是會帶文字處理的技巧，和粗淺簡單介紹一點D
L的架構。
上課方式：
老師上課用投影片教學，每上到新的一章都會先提前上傳到iLMS上。投影片內容有點多，
不太建議全部印出來。
給分：
HW * 4 75%
Final project 25%
考試作業型態：
因為這門課沒有期中考和期末考，final project的佔分比重也偏低，所以loading不會算
太重，偏涼。作業4次佔學期總分75%，也代表這門課不太會當人。
作業主要是運用一個機器學習的package叫作scikit-learn，程式語言使用python，並在J
upyter notebook平台上寫程式。作業共分成四次：
(1) 安裝anaconda環境並跑一個簡單的程式(需要 demo) -> 第一次作業很簡單卻佔分1
8.75%，該好好把握。
(2) 利用car的dataset去跑各種分類器並分析結果
(3) 利用minist-fashion的dataset去跑各種分類器並分析結果
(4) 利用Google_research.csv的資料實作文字處理和unsupervised clustering
***個人意見***
作業只要有達到助教給的spec就會有75分左右；但是作業要寫高分的話，就必須多做一些
努力，例如：資料視覺化、嘗試更多分類器或降維的技巧、把code修的好看一點等等。
(助教作業給分的range大概在75~90分左右)
Final project 則是兩人一組，題目不限，任何跟ML或DL相關的題目都可以做。同屆同學
簡單一點的可能做spam email detection、face recognition ，難一點的有做小說文字
自動生成、音樂生成等等的主題。
***個人意見***
Final project對於有相關經驗的人比較吃香，對於新手來說光查語法和搞環境就足夠搞
死人了，所以不熟悉的人最好儘早開始做，不然後面會GG。
Project 如果可以盡量挑難一點的題目做，除了比較不會跟其他組衝突外，分數也會高不
少。(大概從60~75分提升到80~90分)
老師的喜好、個性：
老師不太喜歡同學遲到進教室，所以盡量在上課前到哦！
給加簽嗎?
簽到教室容量上限(50->90)，第一堂課教室爆滿，結果後來很多人都沒去上課，老師就說
早知道就不要簽了...... 所以明年不好說QAQ
補充:
這門課如果是給想要學機器學習理論或其背後的數學原理的同學，可能就比較不合適；如
果是給想要用python手刻一些ML的功能(ex: 實作back-propagation)的同學，則比較推薦
去修資工系開的ML。
這門課比較適合給希望學習ML實際運用層面的同學來修。
總成績/班上排名：
成績:
成績分布：
↓每組人數
A+ % ( )
A % ( )
A- % ( )
B+ % ( )
B % ( )
B- % ( )
C+ % ( )
C % ( )
C- % ( )
D以下 % ( )
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.141.92.128 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTHU_Course/M.1579263362.A.374.html
※ 編輯: blackmaninEE (111.241.215.106 臺灣), 02/08/2020 18:07:06
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