▌大型語言模型(LLM)入門(1小時30分) 30分鐘-語言模型簡介：https://lihi.cc/Y2Y77 40分鐘-沒有炒作的LLM介紹：https://lihi.cc/yaRgV 10分鐘-LLM工作原理：https://lihi.cc/vsfpw 10分鐘-什麼是語義搜索：https://lihi.cc/XKt59 重點整理 ▌Transformer架構(1小時30分) 30分鐘-GPT是什麼？(3Blue1Brown)：https://lihi.cc/GDQWe

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2025/02/13 :::info smolagents ::: 連結 https://www.youtube.com/watch?v=IOdi5kTTvDU&ab_channel=龍龍AI與程式實戰 https://github.com/huggingface/smolagents 2025/02/12

Summary Data Connect 是 Google Firebase 的其中一項產品。在 Firebase 眾多服務中，現有的資料庫產品主要是 Firestore，這是一種非關聯式資料庫，資料結構包括 collections（集合）、documents（文件）與 data（資料）。然而，由於關聯式資料庫的需求仍然相當龐大，Google 開發了一項全新的產品，也就是 Data Connect。 Data Connect 是一種關聯式資料庫，其書寫語法採用 GraphQL，但其底層基礎仍然是 PostgreSQL。值得一提的是，GraphQL 最初是 Facebook 的內部技術，後來被開放為開源項目。相較於 SQL，GraphQL 的語法更為簡單，但靈活性與表達能力可能不如 SQL 那般接近自然語言。 Data Connect 的另一大特色在於其對向量資料的支持。它提供了模型來計算矩陣數值，讓使用者能夠方便地存取與操作向量資料。這一特性使得 Data Connect 在需要處理向量或高維數據的應用場景中，具備極大的優勢。 Q&A Q：GraphQL 語法的驚嘆號是什麼？ A：代表欄位一定要有值

:::info 降維的意義: 將高維數據轉換到低維空間，同時盡可能保留原始數據的特性。 目的是<span style="color:#9e0c39;font-weight:bolder">簡化數據、去除冗餘資訊、方便視覺化</span>和分析。 ::: PCA 的核心概念: 找出數據中 最具代表性 的方向（主成分），並將數據投影到這些方向上。 第一個主成分解釋數據 最大變異 的方向，第二主成分解釋 次大變異，依此類推。

這是「113 職前 AI 互助讀書會」的 HackMD 協作筆記。 :face_with_cowboy_hat: 想參加讀書會？歡迎加入我們的 Discord 伺服器！ :pencil2: 想成為編輯者？請詳閱貢獻指南！ 入會規則 核心理念 讀書會本質：強調讀書會的核心是學習，需自發參與而非被動接受。 規則必要性：規則的建立為確保讀書品質，維持公平與穩定性。

:::danger ML 讀書會已經停辦 ::: 本文是「ML 讀書會」的入口。 我們每週六會在 Discord 語音頻道一起討論李宏毅教授的機器學習課程（2017 年春季學期）。 外部連結 :camera: YouTube 播放清單 :closed_book: 課程官網 — 可取得課程簡報、講義、影片

:::danger DL 讀書會已經停辦，改為 D2L 讀書會 ::: 本文是「DL 讀書會」的入口。 我們每週五會在 Discord 語音頻道一起討論深度學習。 外部連結 :closed_book: 中興大學張敏寬老師的錄影影片內容（欲存取資料夾，請聯繫 @SUERIC ） :closed_book: 中興大學張敏寬老師的 Google Drive — 可取得課程講義、程式碼、資料集

README 貢獻指南 讀書會 ML 讀書會2024-09-14 ML 2024-09-21 ML 2024-09-28 ML 2024-10-12 ML DL 讀書會

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1. 開發環境 1.1 整合開發環境（IDE） Dev-C++ Code::Blocks Visual Studio Code Xcode (MacOS) 1.2 輕量級選擇：文字編輯器 + 編譯器 文字編輯器 Sublime Text

主題(李宏毅老師2017年的講義)：Classification Probabilistic Generative Model 影片： Classification: Probabilistic Generative Model 資料： Classification: Probabilistic Generative Model

:::info 分享範圍：資料庫介紹、MySQL 介紹、資料庫異動 參考講義：黃彬華老師線上講義 ::: 目錄 1. 資料庫的基本知識 由欄（columns）與列（rows）所組成，每一列都代表一筆實際的 data。

收錄 ML/DL 的術語；按照英文字母序排列；提供比較詳盡的定義、實例、圖解、引註，術語之間有交互連結。 [!Warning] 部分定義使用 ChatGPT 生成，但經過團隊成員人工改寫。 目錄 A Activation function 啟動函數（activation function）是在神經網路中的一種非線性函數（nonlinear function），位於每一層神經元的輸出端。它的作用是將輸入映射到某個範圍，並引入非線性（nonlinearity），使得神經網路能夠學習和表示複雜的非線性關係，從而提升模型在分類、迴歸等複雜任務中的表現。

主題(李宏毅老師2017年的講義)：Where does the error come from? Gradient Descent 影片： Where does the error come from? Gradient Descent 資料：

:::info Adagrad 其中一個主要問題是，隨著訓練的進行，累積的梯度平方會不斷增加，導致學習率隨時間迅速減小，最終變得過小，幾乎無法再繼續更新參數，進而影響模型的收斂。 而Adadelta是基於adagrad改進的一種自適應學習率的優化器，Adadelta 演算法的設計是不需要手動設定學習率。 ::: 優化過程 adagrad-to-adadelta :::info adadelta 比 adagrad 多了一個 $\Delta x$ 此gif與以下公式符號略有不同

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