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讓深度學習專案落地
一套流程與小工具幫助標示影像數據
以標示分類圖像為例, 最直覺的做法
儘早嘗試收集模型訓練所需的數據
避免數據採樣的偏差問題
標示訓練資料的前置處理: 過濾
假使瑕疵品占比極為稀疏
我的產品數據沒有不平衡問題
過濾器製作
打造加速圖片分類的小工具-需求分析
圖片分類的小工具-平台
分類標示小工具
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第一個 Python Class
打造 UI-1 以 pyside6 呈現Img, 擴展 QLabel
打造 UI-2 控制面板
打造 UI-3 快速鍵, 結合WorkFolder物件
打造 UI-4 回復 [忙中有錯]
打造 UI, 組裝全部元件
打造 UI, 執行看看
打造標示 Bounding Box 工具
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Pandas 處理數據
在機器學習路上, 如何折騰自己? 或者, 如何避坑?
可嘗試優化優化器
移轉到新產線, 圖像採擷環境有差異
以 R 幫忙缺失值處理
以 Keras 開發機器學習模型
第一個 Keras 應用-資料集
以 Keras 設計簡單 CNN模型
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注意data augmentation
使用 TPU 加速訓練
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以 match-case 替代 if-elseif
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Python 開發GUI 應用
Qt Widget於 Windows 10/11 的尺寸問題
PyQt5 移植 PySide6
是否考慮 qtpy 以求 PyQt5, PyQt6, PySide2, PySide6
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前篇有粗略提到 callbacks, 舉了諸如 early stop, tensorboard 等例子.
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