廢文-7

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好久沒回來這裡了。因為是家中長女,父親身障,不得不回到工程師身份工作。於去年經歷了一份主管很奇怪的公司工作(可以看我之前的文章"廢文-2")離開後,在年底應徵上了一家公司的後端工程師工作,在裡面待一直到現在(還會繼續待下去啦XD)。

今天因為身體不舒服向公司請假,也思考了現在的狀況以及未來的方向。想著這一兩天火熱的台北國際電腦展、科技龍頭黃仁勳、蘇姿丰、梁見後的演講,自己身為資工人,想著想做一個像電影"星際效應"裡面的機器人的夢想(雖然這個已經有人在做了),於是報名了一個學費頗貴的AI系列課程,感覺像在飛,如同黃仁勳說的:「跑起來,別用走的」。而今天,也許是因為身體的因素,人靜下來了,沒有後悔報名課程,也知道自己要往哪裡走,只是所謂的低潮期,所以翻了一下偏心靈勵志類的書,上來好久不見的這裡練練肖話,也因此有了這篇文章(XD)。

我想之後,我還是會往做機器人的夢想前進,也會發一些偏電腦資工類的文章,偶爾累的時候,就發發廢文;這樣會不會跟之前的風格差很多?XD

下面這個連結是很多人推薦的機器學習、深度學習的自學YouTube頻道,是個很幽默有趣卻又專業的台大教授,給大家參考:

https://www.youtube.com/@HungyiLeeNTU


先這樣囉,之後再見~

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柴郡貓姍蒂的沙龍
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2025/01/04
前言 最近在研究時間序列的預測,除了上課,也有在Medium上看文章,學到一些知識,除了自己做筆記記錄,也分享給大家。本篇筆記為翻譯統整:Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice—Daniel J. TOTH,這篇Me
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2024/10/09
前言 跟上一篇文章一樣,都是看到陌生的演算法後,去搜尋資料記錄成文章。 正文 在強化式學習中,策略(Policy)指的是代理人根據目前的狀態決定下一個動作的方針,具體來說就是在某個狀態下採取某個動作的機率。Policy Gradient的目的是找到一個最優策略,使得整個任務的回報值最大化。
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2024/10/05
前言 在閱讀《強化式學習:打造最強 AlphaZero 通用演算法》一書時,對一些沒有聽過的演算法感到陌生,基於打基礎或是增廣見聞的念頭下,上網或問ChatGPT,搜尋了一些資料,整理並紀錄而成這篇文章。 正文 下面說的兩種選擇策略方法用來解決類似多臂拉霸機(Multi-Armed Ban
2024/10/05
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