【李宏毅2020 ML/DL】P26-33 Explainable ML
我已經有兩年 ML 經歷，這系列課主要用來查缺補漏，會記錄一些細節的、自己不知道的東西。 已經有人記了筆記（很用心，強烈推薦）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本節內容綜述 機器爲什麼「能」知道？可以從兩個角度考慮，比如對於一個分類問題，可以考慮：Local Explanation: Why do you think this image is a ca
相關文章
- 1. 【李宏毅2020 ML/DL】P34 More about explainable AI | Attribution, Heatmap, explainable model
- 2. 李宏毅機器學習之Explainable ML
- 3. 李宏毅老師課程：Explainable ML
- 4. 李宏毅學習筆記18.Explainable ML
- 5. 李宏毅ML+DL：explainable ML
- 6. 2020李宏毅學習筆記——26.Explainable ML(8_8)
- 7. 2020李宏毅學習筆記——25.Explainable ML(6_8)
- 8. 【李宏毅2020 ML/DL】P15 Why Deep-
- 9. 【李宏毅2020 ML/DL】P25 ELMO, BERT, GPT
- 10. 【李宏毅2020 ML/DL】P67-72 Anomaly Detection
- 更多相關文章...
- • R 數據框 - R 語言教程
- • 錯誤處理 - RUST 教程
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
- • Docker容器實戰(八) - 漫談 Kubernetes 的本質
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【李宏毅2020 ML/DL】P34 More about explainable AI | Attribution, Heatmap, explainable model
- 2. 李宏毅機器學習之Explainable ML
- 3. 李宏毅老師課程：Explainable ML
- 4. 李宏毅學習筆記18.Explainable ML
- 5. 李宏毅ML+DL：explainable ML
- 6. 2020李宏毅學習筆記——26.Explainable ML(8_8)
- 7. 2020李宏毅學習筆記——25.Explainable ML(6_8)
- 8. 【李宏毅2020 ML/DL】P15 Why Deep-
- 9. 【李宏毅2020 ML/DL】P25 ELMO, BERT, GPT
- 10. 【李宏毅2020 ML/DL】P67-72 Anomaly Detection