A Concise Handbook of TensorFlow 2 0.4 beta 文檔
這是一本簡明的 TensorFlow 2 入門指導手冊，基於 Keras 和即時執行模式（Eager Execution），具一定機器學習及 Python 基礎開發者快速上手。
簡單粗暴 TensorFlow 2(免費書)
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課程網址連結:
- Andrew Ng 的機器學習課程(Coursera):https://www.coursera.org/learn/machine-learning
- Udacity 的機器學習工程師納米學位:https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree–nd009t
- edX 的MIT人工智能課程:https://www.edx.org/course/introduction-to-artificial-intelligence-ai
- 李宏毅的機器學習課程:https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49
- 李宏毅的深度學習課程:https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPMxPbjeX7PicgWbY7F8wW9
- 吳恩達的機器學習課程筆記:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
- Google的機器學習速成課程: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
- fast.ai的機器學習課程:https://course.fast.ai/
Leonardo.ai 畫質更新
jetpack AI Prompt: 介紹一下 leonardo.ai
Leonardo AI 能夠生成逼真的圖像，可以輕鬆地創建各種風格的圖片。它具有易於使用的界面，並每天免費 150 Tokens，讓使用者可以體驗其功能。Leonardo AI 的圖像生成能力已經在眾多領域中得到廣泛的應用，包括設計、藝術、遊戲等。無論是從頭開始創建還是轉換現有圖片，Leonardo AI 都可以幫助你快速生成高質量的圖像。
除此之外， Leonardo AI 更加提供咗模型訓練部份，你只要上傳幾張相，就可以令到產生出嚟嘅圖像包含你上傳嘅相片特徵。
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3小時初學者教學 | 機器學習教學 | 機器學習入門
【機器學習 Machine Learning】3小時初學者教學 | 機器學習教學 | 機器學習入門 | #python #ML #深度學習
YouTube 教學影片 – 機器學習Machine LearningMLpython
機器學習是一門研究如何讓計算機從數據中學習和提高性能的領域。要入門機器學習，你可以按照以下步驟進行：
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理解基礎概念：開始學習機器學習之前，了解一些基本概念是很重要的。例如，什麼是數據集、特徵、模型等。這將為你打下堅實的基礎，使你更容易理解後續的內容。
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學習編程語言：機器學習使用各種編程語言，但Python是最流行的選擇之一。學習Python將使你能夠使用各種機器學習庫和工具。
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探索常用機器學習算法：了解一些常用的機器學習算法，例如線性回歸、決策樹、支持向量機等。理解這些算法的原理和應用場景，將幫助你在實際項目中應用機器學習技術。
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實踐項目：通過實際項目來應用你所學的知識。找一些真實的數據集，並使用機器學習算法進行分析和預測。這將幫助你瞭解實際問題中
當你已經掌握了基礎概念、編程語言和常用算法後，你可以進一步深入機器學習的領域。以下是一些進階的學習步驟：
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了解深度學習：深度學習是機器學習的一個重要分支，它通過建立深層神經網絡模型來實現更高級的學習和預測。深度學習技術在圖像處理、語音識別等領域有廣泛應用。
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掌握機器學習工具和框架：學習如何使用機器學習庫和框架，例如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。這些工具提供了一系列的函數和API，方便你設計和訓練機器學習模型。
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了解特定應用領域：探索機器學習在特定應用領域中的應用，例如自然語言處理、計算機視覺、推薦系統等。了解不同領域的應用場景和相關技術，可以幫助你在相應領域中應用機器學習技術。
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參與競賽和專案：參與機器學習競賽和專案是提升
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加強數學基礎：機器學習涉及到許多數學概念，如線性代數、概率統計、微積分等。加強這些數學基礎將有助於你更深入理解機器學習算法的原理和推導。
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深入研究最新研究論文：了解機器學習領域的最新研究成果和技術趨勢。閱讀和分析研究論文將幫助你保持對領域發展的敏感性並學習最新的技術。
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參與學術和專業社區：參與機器學習的學術和專業社區，如參加研討會、工作坊或加入相關的在線社群。這將提供與其他學習者和專業人士交流的機會，並促進你的學習和成長。
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持續學習和實踐：機器學習是一個不斷發展和進步的領域，持續學習和實踐非常重要。保持學習的熱情，並不斷探索新的技術和應用，將使你成為一個優秀的機器學習從業人員。
LoRA Training(Stable Diffusion) – 全教學
Visual Blocks 以拖放操作來構建機器學習
Visual Blocks
Drag and drop off-the-shelf ML components with Visual Blocks. A fast, easy way to prototype ML pipelines – no expertise or coding required.
Google 的 Visual Blocks 是一個讓你可以通過拖放操作來構建機器學習的工具。它提供了預先構建的機器學習組件，可以輕鬆地組合和連接這些組件來構建自己的機器學習流程，而無需專業知識或編碼能力。
- 打開 Visual Blocks 的網站（https://visualblocks.withgoogle.com/）。
- 點擊頂部的「開始」按鈕，進入編輯界面。
- 在左側的組件庫中，你會看到各種已預先構建的機器學習組件，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練等等。你可以瀏覽這些組件，並選擇你想要使用的組件。
- 將所選組件從組件庫中拖放到右側的畫布上。你可以按需添加和連接不同的組件，以構建你的機器學習流程。你可以連接輸入和輸出，將數據流從一個組件傳遞到下一個組件。
- 在每個組件上配置參數和選項，以便滿足你的需求。你可以通過編輯各個組件的屬性來自定義每個組件的行為。
- 在配置完成後，點擊畫布右上角的「運行」按鈕，Visual Blocks 將開始執行你的機器學習流程，並顯示流程的輸出結果。
- 你可以通過觀察輸出結果和畫布上的組件狀態來調試和優化你的流程。如果需要，你可以隨時返回編輯界面進行調整和修改。
- 最後，如果你滿意結果，你可以將流程導出為代碼或者保存為一個項目以備將來使用。
這裡提供一些步驟來幫助你更好地了解如何使用上述的工具：
- Visual Blocks 提供了一些示例流程，你可以通過點擊左上角的 “示例” 按鈕瀏覽並加載這些示例。這將幫助你更好地理解如何使用不同的組件和構建一個完整的機器學習流程。
- 通過點擊畫布上的組件，你可以進一步調整和配置這些組件的參數。這樣可以根據你的需求進行定制化，以滿足特定的機器學習任務要求。
- Visual Blocks 還提供了對輸入數據和輸出數據進行預覽和可視化的功能。你可以通過畫布右側的 “數據” 面板來探索數據的特徵和變化，從而更好地理解流程的工作方式。
- 在編輯界面的左上角，你可以找到 “撤銷” 和 “重做” 功能。這將幫助你在編輯過程中回退或恢復之前的操作，以便更好地迭代和調整你的流程。
- Visual Blocks 支持導出代碼的功能。當你完成流程的構建和調試後，你可以點擊畫布右上角的 “導出代碼” 按鈕，將你的機器學習流程導出為 Python 代碼或 TensorFlow 代碼，以便在其他環境中進行進一步的使用或部署。
小學生談『生成對抗網路』(GAN）
Generative Adversarial Network(GAN)
Day 28：小學生談『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network，GAN）
Facebook AI 大師 Yann LeCun 在接受 Quora 專訪時說『GAN 及其變形是近十年最有趣的想法 …
生成對抗網路（Generative Adversarial Network，GAN）是一種具有鮮明特色的機器學習模型。GAN由兩個互相競爭的神經網路組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。
生成器的目的是生成逼真的資料樣本，例如圖像或音訊。它接收一個隨機噪聲向量作為輸入，並利用深度神經網路進行轉換，生成與訓練數據相似的新樣本。
判別器則試圖區分生成器生成的樣本與真實訓練數據。它也是由深度神經網路組成，接收一個樣本作為輸入，並根據該樣本是真實的還是生成的進行預測。
生成器和判別器彼此對立，通過互相競爭並不斷交互訓練。生成器的目標是愈來愈好地生成逼真的樣本以騙過判別器，而判別器則試圖提高準確性以區分真假。這個訓練過程持續進行，直到生成器能夠生成非常逼真的樣本，使判別器無法區分真假。
GAN已被廣泛應用於圖像生成、風格轉換
