Machine Learning

論文選讀 — Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding

2021-04-19 · 2 min read · Machine Learning Data Engineering Data Paper

一般的異常偵測 (Anomaly Detection) 系統中，最基礎的就是用靜態閾值 (Static Threshold) 來作為判斷異常的基準，如記憶體使用率超過 85%、硬碟使用量超過 90% 等，但時常需要有經驗的人提供一個「看起來合理的範圍」。本篇是由 NASA 噴射推進實驗室所發表的 paper，示範了他們使用的動態閾值的方法 (Dynamic Threshold)。如果用在產品中的話，應該可以在說明中加上一行告示「本系統包含 NASA 噴射推進實驗室之技術」

簡單易懂的現代推薦系統 Recommender Systems

2020-06-29 · 1 min read · Machine Learning Data

在這個資訊超載的年代，使用者有限的注意力也成為各種串流平台、網路廣告、電商等數位服務的兵家必爭之地。這篇文章將會概略的談論推薦系統常見的幾種方式。本篇內容節錄自我在 DataCon.TW 2019 的分享《推薦系統：從 Data Pipeline 到 Machine Learning》

論文選讀 — Real-Time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

2018-09-03 · 3 min read · Programming Machine Learning Paper Data

這是我第一次嘗試的系列，因為我工作上也是做推薦系統相關，讀到這篇覺得有很多地方的想法很有趣與實用，因此嘗試寫一篇來介紹。這篇是 Airbnb 八月底在 KDD 2018 發表熱騰騰的 paper，他們試圖建立使用者與房間的 embedding，以此作為搜尋排序的基準。

能被電腦理解的文字 NLP（一） — Word Embedding

2018-06-27 · 1 min read · Programming Machine Learning Data

我們總是希望有個管家機器人，只要跟他說句話就能幫忙處理大小事，例如做早餐、泡咖啡、傳送訊息，甚至是組裝鋼鐵鎧甲。在語音助手這一方面 Siri、Google Assistant、Amazon Alexa，都在逐步實現我們的夢想。而在文字處理方面也有了許多的改變，這篇將介紹將文字編碼的方式。

Windows 上 tensorflow-gpu 出現 CUDNN_STATUS_BAD_PARAM 的解法

2017-09-19 · 1 min read · Programming Python Machine Learning

當我在 Windows + Tensorflow-gpu 環境下執行程式時，一直出現 CUDNN_STATUS_BAD_PARAM，以下是我的解法。

為什麼深度學習模型準確率不會提昇？

2017-04-21 · 2 min read · Machine Learning Data

去年(2016)五月看到了一場由資料科學年會舉辦李宏毅老師主講的「一日搞懂深度學習」課程的投影片後，我就試著照上面的步驟透過 Keras 建構了我第一個深度學習模型。起初使用了 Sigmoid 作為激勵函數後獲得了 94% 左右的成果，但是當我改用理論上比較好 ReLU 後，卻發現為什麼訓練出來的準確率 (accuracy) 都不會增加？