Re: [問題] 對岸的ML文化是否不太健康
看來有很多人不懂ML的意思
我這邊簡單介紹一下
機器學習( Machine Learning = ML)是透過演算法將收集到的資料進行分類或預測模型訓練,在未來中,當得到新的資料時,可以透過訓練出的模型進行預測,如果這些效能評
估可以透過利用過往資料來提升的話,就叫機器學習。
ML應用非常的廣泛,例如;推薦引擎、天氣預測、人臉辨識、指紋辨識、車牌辨識、醫學診斷輔助、測謊、證卷分析、語音處理…等。
現在最火紅的ChatGPT屬於深度學習( Deep Learning = DL)
而DL則是屬於ML領域的一部分
來源:[Machine-Learning] 3分鐘了解機器學習在學什麼 ?。
Shang-Jou Ian (Terry毛),Medium,2019
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※ PTT 網址
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聽君一席話
推
確實
推
你可以用ML幫我們辨識xxn嗎
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太專業了吧==
推
原來如此,難怪美國開始圍堵中國ML發展
推
這篇跟原文無關也沒洽點不會被捅嗎
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回文不用洽點 菜逼巴
噓
回文要跟原文有關啊,誰比較菜啊
推
XXN又是啥? 你們要引進支語我是不在乎啊 但至少說人話吧
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我當初一看到ML也以為是這篇這個意思
推
標題ML很相關了啦
→
xxn是有點扯啦 但ml就是bl同樣用法
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ML也跟支語沒啥關係,是從fgo出現的
推
怎麼會無關,原原文講的不清不楚,怪誰
推
確實
51
首Po本宅最近有玩塵白 所以會上B站看攻略影片 但偶爾會看到一些詆毀其他遊戲的影片 甚至連“有女主角”這件事情都可以當詆毀的點 ? 感覺不太健康17
推 kawhidurantt: 支那就被小仙女偷渡劇情偷渡到怕了 自然開始神經質 05/14 22:17 → kawhidurantt: 起來 不過那群小仙女也是很閒就是了 看不起宅男就 05/14 22:17 → kawhidurantt: 離開就好了 沒事還故意跑去應徵什麼手遊編劇 只為 05/14 22:17 → kawhidurantt: 了成功偷渡噁人劇情來噁支那宅男們 她們是不是腦子 05/14 22:17 → kawhidurantt: 有病啊? 05/14 22:1758
呃,那你覺得「乙女向遊戲」怎麼樣? (這個「國乙法」應該是有人寫來諷刺的,總之就是規則(雷點)超多的意思)77
看到有人認為「女玩家XXN也幹了很噁心的事情,污染社區,所以他們這樣剛好反擊而已。 」 啊對,我因為XXN和女拳分子幹的事情而討厭她們,所以現在有另一群人幹同樣的事情,我 當然也討厭他們嘍。 這些人天天沖廠商,沖二創,幫別的玩家擅自破防,戴賽博綠帽,明明都已經是次文化了還55
已? : 」 : 啊對,我因為XXN和女拳分子幹的事情而討厭她們,所以現在有另一群人幹同樣的事情 ,? : 當然也討厭他們嘍。17
姑且不論是不是小仙女。 影視圈有些東西放到二次元創作是禁忌中的禁忌。 有時候不一定是小仙女,而是兩邊觀念的落差是很大的: 比如說女主角是否"處女" 在影視圈不會是個問題,但在二次元創作可是會吵起來的。 或者說,女主角移情別戀問題 在影視圈是正常劇情但在二次元創作中視情況會吵起來30
其實源頭還是在於政策跟融資這件事情上 更早年的大陸手游 在軟色情這件事情可以說是花樣百出 完全不會輸給日韓那種以軟色情為主打的,甚至還超過不少 當然後來就迎來政府鐵拳再加上歐美也興起SJW風潮 所以開始收斂不少 再來就是因為融資這件事情 各方投資人都喜歡聽你畫大餅19
借文問一下 黑絲小男孩到底問題出在哪 一堆不知道哪來的ML人談到米哈遊就在那邊反覆黑絲小男孩奶窗人 中國就算了,PTT偶爾也會看到有人洗黑絲小男孩 原神的黑絲小男孩不是跟黑絲小女孩一起出的嗎7
還 : 天天分割這分割那的 : 一個普普通通的蔚藍檔案連動硬是搞到烏煙瘴氣,藍色星原放個全女角的正常PV硬是可以 對 : 著裡面的男鐵匠NPC破防,因為謠言就硬沖官方。
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Re: [外絮] 用機器學習模型預測MVP得主大略看了一下原文 提供我的一點淺見 首先 使用機器學習處理問題 是假設實際存在一個真實的模型37
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師這篇應該算是AI勸世文 如果你之前沒有任何工程背景,想要直接轉入AI的話,那真的是建議放棄。 AI發展至今,其實要入手真的非常容易,某種程度上只要知道如何呼叫API (Python為介面)就可以完成很多事情。 我經歷過幾個用deep learning的實際例子,都是要解決既定的工程問題,19
Re: [心得] 2021 外商資料科學求職心得之前在本板分享過我在 2021 年的數據分析求職經歷 我當時也找了機器學習演算法應用相關的工作 由於準備方法與數據分析領域大不相同,所以另外寫了這篇文章與大家分享經驗 尤其有很多資源是我在 Soft_Job 板找到的,也希望給這裡一點回饋 以下文章為了 PTT 排版有稍微精簡內容17
Re: [新聞] AI「薪」貴!科技業祭出年薪200萬搶人才認真說,這個立場有點偏頗,先說,我贊成你所謂的拼數據,但機器學習一直都是資料、統 計導向的學門,data driven本來就機器學習的一環,DL只是機器學習的一個子方法,他依 舊脫離不了資料統計建模,而所謂的AI是一個模糊超集,他包含專家系統、統計建模、機器 學習、範疇論、消息理論等等等,只用AI等於DL是一種不太健康的心態。 然後可以看看Stanford HAI REPORT根據2022全球關於AI(ML/DL)的領域產業發展概況其實可14
Re: [請益] 深度學習選股問題對於深度學習有點概念的人一定不會不認識 Francois Chollet 他的書裡面有對於金融市場和深度學習的評語 " 有些讀者一定希望採用我們這裡介紹的技術,嘗試預測股票市場上證劵的價格 (或貨幣匯率等)。金融市場的波動與天氣變化模式等自然現象在統計特徵上有 很大差異。當僅能取得公開資料的條件下,嘗試使用機器學習來擊敗市場是項艱6
Re: [新聞] 吳欣盈街頭開講近全台語 群眾喊「you are道 : 2. GDPR 架構上有沒有問題?有。其中一個是因為很多領域如醫療等其實很難訂出全歐 一 : 3. 另根據研究,在 GDPR 實行也對產業產生衝擊,有數據指出有 8% 的利潤損失,其 中?3
[分享] 諾格飛彈預警新軟體 應用機器學習技術來自青年日報 轉載Defence News "Northrop harnesses machine learning to aid Space Force missile parsing"- 這波疫情是不是打亂原本的安排了呢? 台灣的防疫在世界有目共睹,其中運用資訊科技收集資料, 利用 AI 執行預測、協助疫苗和藥物開發,這都是現在與 未來的實際運用.AI人工智慧的發展不受限,那你打算來了 解一下嗎?勞動部與緯育TibaMe共同舉辦職前與在職者訓
- 阿肥外商碼農阿肥啦!認真說,這幾年口說上字幕甚至翻譯,還有有字幕上語音這幾年都獲 得不錯的進展,包含openAI、Google、Amazon、Meta實驗室都有不錯的產出,而且這些都是 依靠當前所謂的多模態零樣本學習的大力進步,很多轉換錯誤或是機器音都減小很多,不 過偶爾還是會有出槌需要人工修正的部分。 所謂的多模態零樣本其實就是換一個思維過往很多工作需要大量標注工跟資料工程前處理來
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Re: [閒聊] 如果未來兩岸服貿通過 房市怎麼走?假議題啦 現在都 2023 年惹 還不知道現在是 AI 年代 看看影片 如果中國連這種網站都作不出來
爆
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