Python3.12 環境安裝 安裝相關套件 sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev pkg-config wget libbz2-dev gcc -y 二、安裝 Python 3.12.4 cd ~ wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.4/Python-3.12.4.tgz tar xvf Python-3.12.4.tgz cd Python-3.12.4/

Lectured by Yun-Nung Vivian Chen 陳縕儂 @ NTU CSIE 個人用筆記 電腦會做甚麼？ 電腦只會做你要它做的事情，並不會突然做其他事情！所以人工智慧並不會摧毀人類啦😁 使用機器學習處理問題 預測句子的情緒 我們可以機器學習來處理這類型的問題，把句子當成輸入，情緒反應是輸出。並且把這個過程想像是在解數學方程式一樣。將 x(句子) 放進 f(機器學習函式) 並且產生出 y(情緒反應) 。這個函式我們人不用去想要怎麼制定，讓電腦程式自己學習就好。

優化器是甚麼？ 前面有提過，我們一串資料，輸入進去 Model 要如何找出最好的 Function 呢？可以用 Loss Function 去進行檢測當前參數的好壞。不過檢測後，要怎麼調整參數哩？這時候就是 Optimizer 發功的時候！ Optimizer 簡單來說，就是拿 Loss Function 的運算結果並進行運算，再根據不同的方式來進行參數 (weight, bias) 的更新。 常見的 Optimizer 有 SGD, RMSprop, adam等等。 優化器種類 1. Stochastic Gradient Descent (隨機梯度下降法) 這就是我們常說的 Gradient Descent 也就是梯度下降法。也是最基礎的 optimizer 之一。在 keras 中的 SGD 是支援動量的！所以也可以實現 Momentum 以及 Nesterov Accelerated Gradient 這兩個方法。

Lectured by Yun-Nung Vivian Chen 陳縕儂 @ NTU CSIE 個人用筆記 Model是甚麼？可以吃嗎？ 模型結構 有關模型結構已經有在上一章節簡單說明過了。這邊就在幫大家複習一下！ 分類問題 二元分類