林愛哲 - AIA AI 工程師
陳在民 -AIA 專案處顧問

簡易推薦系統實作 & Deep Learning Overview – 深度學習總複習

這次的小聚找來了台灣人工智慧學校AI工程師林愛哲,分享推薦系統的模型實作,試著關注在CF範疇,特別是以SVD方法為主,進行不同變化的模型實作,一方面幫助參加者了解不同模型版本的成效,也讓聽眾能了解不同方法的內涵。

另外,AIA 專案處顧問陳在民則是以「Deep Learning Overview – 深度學習總複習」為題,針對「深度學習」的技術,將複雜的概念以淺顯易懂的方式說明。會後有參與者問到,雖然參數的調整能讓模型的效能提升,但一味的調整參數似乎不是長遠之計,又或者怎麼從統計下手,尋找可用的法子呢?

對此,講者認為,多數人在追求模型改進時,常直接將重心放在模型訓練參數的調整,但這應該是最後才做的動作,因為參數的調整,對於最終模型表現的提升有限,更重要的部分應該是資料前處理的部分。他建議提問者,應該先了解資料再針對它應用的問題做出正確詮釋。通常並會需要該領域的專家提供意見,而不是單純的統計方法能夠解決,因此應多了解問題需求,以及該領域的知識會比較有幫助。

我們提供了兩位講者的投影片,有興趣的朋友,可以下拉至文末閱覽唷

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2020/07/16 台灣人工智慧學校小聚簡報分享

講題:簡易推薦系統實作(簡報瀏覽

講題:「Deep Learning Overview – 深度學習總複習」(簡報瀏覽

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  • 執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會
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    中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心
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