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[論文] You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection === ###### tags: `paper notes` :::inf

各位好，我是Kevin. 忽然發現頗久沒有更新我的medium...可能都快長蜘蛛網了(驚!

一件經典作品，會隨著觀看者的成長背景、所處時代與知識累積產生多種解讀的可能性。本次「經典之美—故宮數位印象展」應用數位科技，邀請觀眾一同找尋觀看經典文物的新取徑。展覽以故宮的典藏精選為核心，討論現代人如何透過AI人工智慧與8K高解析影像等，重新解讀包括〈海錯圖〉、〈早春圖〉、〈谿山行旅圖〉及〈富春山居圖〉等經典文物。並從中衍生出一套欣賞作品的建議方法：如美感學習的六個構面（色彩、比例、質感、結構、構造、構成）及文物賞析的六個觀點（裝裱、主題、意境、故事、技法、風格），透過沉浸式劇場、互動體驗創造出的身體經驗，引導觀眾感受文物蘊藏的美感及文化意涵，期待將數位印象之美感體驗結合創新思維，呈現跨域鏈結之多元風貌。

昨今色々な事情で休校になったり、出勤できなかったりしてたりするので この機会にお勉強はいかがでしょうか？ 機械学習について数式なんかを用いずに 小学生でも分かるような 内容で説明してみました。 詳細については触れず、ざっくりとした概要だけの説明になりますので プログラミングなど、詳細までやりたい方は 機械学習講座をお待ちください。 乙py先生です。 マーケティングとプログラミングの講師をしてます。 twitter https://twitter.com/otupython 乙pyのHP http://www.otupy.net/ まずはじめに、

“Scratch環境で機械学習に挑戦してみた(エンジニアカフェアドベントカレンダー2022)” の詳細ページです。

機械学習やディープラーニングの本は読んでみたけど、 数学・アルゴリズム・専門用語の嵐 大体の人が挫折してしまう分野ではないでしょうか？ そんな中で、オライリー・ジャパンから発売された「Scratch ではじめる機械学習」を読んでみました。 Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング (オライリー・ジャパン)www.amazon.co.jp 2,420円(2020年07月30日 14:54時点 詳しくはこちら) Amazon.co.jpで購入する 小学生から大人までの入門書 特にITエンジニアのみなさんは、結

前言 隨著 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) 的發展越來越快速， 機器學習(Machine Learning, ML) 和 深度學習(Deep Learning, D...

对过往做做总结.

编辑导语：机器学习这一概念并不是人人都懂，也因此，一款可以让用户无需拥有对应经验、即可实现机器学习智能分析的工具便容易让用户感到好奇，例如Amazon SageMaker Canvas。本篇文章里，作者就对这款工具进行了体验测评，一起来看一下。 作为一个曾经干

Convolution Neural Network (卷積神經網路)

首先，我們簡單介紹一下：什麼是遷移式學習 What's Transfer Learning ?​ 這麼說吧~ 我們人在遇到一個新的問題、新的挑戰時，我們會利用過去學到的知識、累積的經驗來更快、更好的解決新的問題。然後有人就 wonder，既然我們人可以借鏡過往的知識（knowledge）與經驗來解決問題，那麼應用在機器學習上行不行？於是就有了我們今天要談的遷移式學習（Transfer Learning）。

A short introduction to Transfer learning & TensorFlow to build up your understanding of feature visualisation

PDF | In the field of art, machine learning models have been used to predict artistic styles in paintings. The foregoing is somewhat advantageous for... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate

文章浏览阅读4.5k次，点赞4次，收藏24次。本文介绍了如何理解机器学习论文中复杂的数学公式，强调从宏观层面把握算法的作用、输入输出和超参数。文章建议关注算法的分类、目标和输入输出特性，而非过分纠结于细节公式。同时，推荐使用Python的sklearn库实践机器学习算法，以加深对公式的理解。

调参不能只靠直觉，也是一门大学问！

Teachable Machine 是 Google 所推出的無程式碼機器學習平台，只需要簡單的步驟，就能夠在瀏覽器上訓練模型，透過訓練的模型辨識圖片、聲音或是姿勢，這篇教學將會介紹如何使用 Teachable Machine。