當人們談論人工智慧時,他們通常並不意味著監督式和非監督式機器學習。這些任務與我們認為的人工智慧可以做的事相比,是非常微不足道的 – 下西洋棋和圍棋,自動駕駛
強化學習最近已經變得流行起來因為做了上述這些事。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,長榮大學-視覺化分析3-機器學習 Can machines think? 電腦能思考嗎?機器學習的線性回歸與非監督式學習的分群,都可以幫助我們解決我們可能遭遇的問題。 孫在陽老師主講,[email protected] 範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT 時...
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非監督式機器學習 在 網路資訊雜誌 Facebook 的最佳貼文
近三年來,#AI/#ML 技術運用在網路安全領域的範圍愈來愈廣,應用上也愈來愈成熟。目前,#非監督式機器學習 技術逐漸被發現在防制零時差攻擊方面有明顯的成效,為什麼非監督式機器學習技術有這樣的效果呢?
非監督式機器學習 在 工研院產業學院 Facebook 的最佳貼文
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學習機器學習在R語言上的應用,本課程將會說明實作同時著重於背後的原理,幫助應用在實際的工作上,將會以監督式的學習與非監督式機器學習分類,說明如何運用R語言來達成機器學習甚至是深度學習的目標。
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非監督式機器學習 在 孫在陽 Youtube 的最佳解答
長榮大學-視覺化分析3-機器學習
Can machines think? 電腦能思考嗎?機器學習的線性回歸與非監督式學習的分群,都可以幫助我們解決我們可能遭遇的問題。
孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00:00 取得範例
00:05:09 圓餅圖與群組直條圖的差別
00:15:20 動態散佈圖-行為模式
00:30:14 分類的關鍵影響因數
00:58:50 分析-經營法則
01:21:40 機器學習-分群
02:02:28 機器學習-預測
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