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deep learning深度學習必讀k的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens寫的 深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出! 和張紹勳的 機器學習(Lasso推論模型)：使用Stata、Python分析都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Facebook账号购买（xjzy99.com）会员号id3=byv6行业资讯也說明：Machine Learning -- ID3算法 · 今天，我来讲解的是决策树。对于决策树来说，主要有 ... 案情回顾涉案游戏原系K公司在线运营的一款网络游戏。李某和葛某均为该游戏玩家 ...
這兩本書分別來自旗標 和五南所出版 。
國立聯合大學 電子工程學系碩士班 陳漢臣所指導 林柏翰的 深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用 （2021），提出deep learning深度學習必讀k關鍵因素是什麼，來自於深度學習、影像剪裁與標記、YOLO、物件偵測、影像辨識。
而第二篇論文國立嘉義大學 資訊管理學系研究所 葉進儀所指導 吳聲佑的 基於機率的兩階段卷積神經網路於肺動脈電腦斷層血管攝影影像上之肺栓塞偵測 （2021），提出因為有 肺動脈電腦斷層血管攝影、肺栓塞、卷積神經網路、深度學習的重點而找出了 deep learning深度學習必讀k的解答。
最後網站Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用Python 實作則補充：內容簡介. 用Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子 在高階函式庫Keras 的幫助下, 用6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就 ...
深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!
為了解決deep learning深度學習必讀k 的問題，作者JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens 這樣論述：
Ⓞ 16 堂課引領入門，學得會、做得順的絕佳教材！ Ⓞ最詳盡的深度學習基石書，CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿 初學者想要自學深度學習 (Deep Learning)，可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」，捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究，勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻： 「我連什麼是深度學習？它是如何呈現、被使用的？都還模模糊糊，怎麼一下子就叫我 K Python、K 建
模技術、K 數學......了？」 「程式號稱再怎麼短，始終還是讓人無感，模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點？」 【精心設計循序漸進 16 堂課，帶你無痛起步！】 為了徹底解決入門學習時的混亂感，本書精心設計循序漸進的 16 堂課，將帶你「無痛起步」，迅速掌握深度學習的重點。 本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式！零數學！) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起，這 4 堂課不光是介紹，內容會安插豐富的線上互動網站，讓讀者可以實際上網操作，
立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論，本篇適合任何人閱讀，絕對看得懂、做得順，可以對深度學習瞬間有感！ 有了第 1 篇這些知識做為基礎，你就可以抱著踏實的心情跟著第 2～4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術，包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作，閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習，能夠讓學習曲線平滑、順暢，不用迂迴曲折地
浪費時間。 最後要說明的是，本書所有範例都是最精簡的版本，以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門，修行在個人，AI 才在萌芽階段，以後海闊天空，鼓勵大家不斷精進、勇往直前！" 本書特色 □滿滿延伸學習教材 ‧範例 + 旗標 Bonus 加值內容 → www.flag.com.tw/bk/st/F1383 ‧作者深度學習系列教學影片 → reurl.cc/mLj7jV ‧更多互動學習資源 → 詳內文 16.6 節 □看得懂脈絡 – 不只通單一主題，也通學習脈絡 ‧絕對看得懂的神經網路基礎，不被損失函數/梯度下降/反向傳播/正規化/常規化...一拖拉庫
技術名詞搞的暈頭轉向！ ‧各章章末提供新名詞脈絡整理，讓你隨時掌握學習視野！ □學得會技術 – 不只通技術，也通應用 ‧先熟悉機器視覺、自然語言處理、藝術生成、遊戲對局 4 大領域的應用，對為何學深度學習更有感！ ‧不急著 Coding、建模！上網就可以立即體驗生動的深度學習技術！ □做得出成果 – 不只通觀念，也通實作 Colab + tf.Keras 具體實踐 4 大應用，熱門深度學習技術學好學滿！ →機器視覺：CNN (卷積神經網路) →自然語言處理：RNN (循環神經網路) →藝術生成：GAN (對抗式生成網路)、DQN →遊戲對局：DRL
(深度強化式學習) □詳細解說，流暢翻譯 本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！
深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用
為了解決deep learning深度學習必讀k 的問題，作者林柏翰 這樣論述：
為了提供深度學習架構訓練模型，可能需要與取自於不同管道的影像資料集不同長寬比和解析度的圖片，此時需要花費大量人力和時間，對原始圖片進行剪裁，再對新圖片中的物件進行標記。我們提出一個用於深度學習影像資料集的剪裁和標記方法。針對不同長寬比和解析度圖像的需求，我們所提出的方法能夠計算剪裁範圍所能涵蓋最多標記的最佳標記組合與最佳剪裁區域，因此具有快速剪裁和重新標記影像中物件的能力，並可得到最多的訓練資訊。本論文將以我們所提出的剪裁及標記方法分別應用在比利時交通號誌資料集與我們自己建立的台灣交通號誌資料集的號誌辨識。經由統計發現我們的方法與固定剪裁範圍的對照組相比，我們提出的方法確實能夠在有限的剪裁範
圍保留最多的影像與標記，保留下的訓練影像及標記分別可達到99.9%與90.5%。利用剪裁後的影像資料集經由YOLOv3訓練後並偵測測試資料集，我們的方法相較於對照組在mAP上有24.8%至32.8%的提升；此外，在相同數量的影像資料集中，我們的方法在精確率上也有20.1%至23.3%的提升。以此證明我們的方法所剪裁及標記的影像資料集，對於深度學習架構在訓練模型時，具有訓練品質較好、mAP較佳的優勢。而且對於人力成本，我們的方法能節省許多時間與人工，平均處理一張耗費約0.85秒，相較於人工所花費的時間成本耗費節省了約47倍時間。
機器學習(Lasso推論模型)：使用Stata、Python分析
為了解決deep learning深度學習必讀k 的問題，作者張紹勳 這樣論述：
你絕對不能錯過的機器學習工具書！ ※揭開機器學習的神祕面紗，深入了解機器學習。 ※理論與實務兼具，詳細解說機器學習理論，搭配使用Python與Stata實作，架構完整。 ※內容與時俱進，理解當今機器學習的最新模型與技術。 ※隨書附贈範例資料檔光碟 近年來，科技產業迅速發展，新技術不斷出現，人工智慧、機器學習、大數據、資料科學成為炙手可熱的話題。各個領域紛紛投入人工智慧與機器學習的研究及應用，但究竟什麼是人工智慧？機器學習又是什麼？ 機器學習是人工智慧應用最成熟的領域。本書首先解說機器學習與人工智慧、統計學的關係，給予讀者完整的知識輪廓，接著深
入探討機器學習的理論模型，例如：Lasso迴歸、梯度下降法、深度學習、隨機森林，同時輔以Python與Stata實作範例。本書兼具理論與實際操作，是給想深入研究機器學習與人工智慧的你，最適合的一本工具書。
基於機率的兩階段卷積神經網路於肺動脈電腦斷層血管攝影影像上之肺栓塞偵測
為了解決deep learning深度學習必讀k 的問題，作者吳聲佑 這樣論述：
肺栓塞(Pulmonary Embolism, PE)是一種肺動脈或其細支血管被由空氣、脂肪或血塊組成的栓子堵住的現象。通常是由靜脈中的血栓隨著血液的流動而到了肺動脈中，並且阻塞了肺動脈。傳統的肺栓塞偵測必須藉重醫師們的專業知識，而肺栓塞嚴重的時候會導致病人的死亡，因此在診斷肺栓塞的部份是相當重要的一個環節。近年來電腦斷層掃描技術的進步使掃瞄速度加快、解析度提高，電腦斷層影像成為臨床診斷上非常重要的工具。除了描述病灶在型態構造上的詳細資訊外，功能性的電腦斷層掃描分析，更進一步提供了生理上的資訊，例如血流分佈，可以輔助醫師進行臨床上的診斷，提高診斷正確率。隨著影像品質以及切片張數逐漸的增加，在
無形中也增加了醫師在診斷時判讀放射影像產生的視覺疲勞。肺動脈電腦斷層血管攝影(CT Pulmonary Angiogram，CTPA)為目前診斷肺栓塞疾病最明確與即時之工具。因此本研究的主要目的在提出一個能在肺動脈電腦斷層血管攝影影像中辨識肺栓塞的方法，用以減輕醫師診斷時的負擔。本研究使用PE Challenge資料庫作為原始影像資料的來源，流程依序為:影像前處理、區域分割、與肺栓塞區域偵測。影像前處理中會將CTPA影像對比強化，並把肺部區域以外的無用色塊移除。在訓練過中會先挑選出可能包含肺栓塞的候選區域(PE-ROIs) ，接著將這些作為候選區域的3D立體像素均勻地分成小立方體並進行數據擴充
，作為後續分類的輸入資料，卷積神經網路部分使用修改後的ResNet-18進行模型訓練，最後以控制變量分析檢查PE檢測系統中每個部分的有效性，同時與過去其他學者提出的系統進行效能比較。在研究結果部分，放大特徵圖(EFM)可以稍微提高小物件檢測的準確性，但會顯著增加時間成本。基於機率的錨點提取(PAE)可以減少訓練時間，稍微提高檢測的準確性。同時使用EFM和PAE可以顯著提高靈敏度(10.57%)，而且只增加29分鐘的訓練時間。