國泰大數據競賽心得

國泰人壽國泰大數據競賽
CathyLife, Competition

國泰大數據競賽心得

競賽網頁

緣起

升碩二前的暑假，正在匆忙的進行實習趕稿，那個時候大概是正在學習怎麼製作聊天機器人的語料吧!突然手機上出現訊息通知，原來是展源在密我，問我有沒有空參加比賽，我就這樣踏進了這趟旅程。

初賽

我們第一次討論好像是在新莊的咖啡廳吧，那個時候其實大家也都沒空參加講座，我好像剛忙完實習的樣子?就在那邊討論了一個下午，我們對於初賽的資料其實不太知道怎麼下手，那天大致討論完後，好像就交給展源清理資料，填補遺失值，我們就回去了。

到了要交件的前三天，我才開始趕工分析模型，那個時候算是對Python有點小小成就的新手吧，我就在網路上觀看機器學習的課程，用了超哥教過的隨機森林模型，和暑假跟柏龍討論已久的類神經網路，不過準確率依舊在9成初徘徊，最後在網路上收尋到XGBoost，測試後發現樹模型的建模速度很快，在調校上也容易操作，就這樣在短短幾天中漸漸的將模型訓練出來，不知道為甚麼，我覺得模型總是在半夜的時候會變得準確，就這樣慢慢的習慣熬夜了。

繳件過後其實沒有想太多，畢竟我們連講座都沒有去聽，用的也不是講座裡提供的模型，想說就當作機器學習的練習吧，還好最後順利晉級，沒有拖累隊友，耶!

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統研深度學習讀書會

讀書會
Deep Learning

讀書會簡介

大家好，這是我和立諭發起的讀書會，這個讀書會的目的是希望透過討論及分享來學習Machine Learning + Deep Learning，希望大家以後不要失業(來自東森的提醒)

先備知識

  • 微積分(微分吧)
  • 線性代數(向量輸入後的傳導及運算)

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深度學習

深度學習
Deep Learning

類神經網路 歷史

人工智慧最早出現於1950年代。人工智慧的目標是希望能讓電腦像人一班思考與學習。被視為人工智慧之父的圖靈(Alan Mathison Turing)，提出了有名的圖靈測試:人類與機器對話，如果人類無法根據這些對話過程判斷對方是人或機器，即通過測試，認為這台電腦具有人工智慧。

隨著AI的發展日益茁壯，1980年代(Jhon Searle)，提出了對人工智慧的分類方式:

  • 強人工智慧(Strong AI) : 機器與人具有完整的認知能力。

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