林愛哲 - AIA AI 工程師
陳在民 -AIA 專案處顧問

簡易推薦系統實作 & Deep Learning Overview – 深度學習總複習

這次的小聚找來了台灣人工智慧學校AI工程師林愛哲，分享推薦系統的模型實作，試著關注在CF範疇，特別是以SVD方法為主，進行不同變化的模型實作，一方面幫助參加者了解不同模型版本的成效，也讓聽眾能了解不同方法的內涵。

另外，AIA 專案處顧問陳在民則是以「Deep Learning Overview – 深度學習總複習」為題，針對「深度學習」的技術，將複雜的概念以淺顯易懂的方式說明。會後有參與者問到，雖然參數的調整能讓模型的效能提升，但一味的調整參數似乎不是長遠之計，又或者怎麼從統計下手，尋找可用的法子呢？

對此，講者認為，多數人在追求模型改進時，常直接將重心放在模型訓練參數的調整，但這應該是最後才做的動作，因為參數的調整，對於最終模型表現的提升有限，更重要的部分應該是資料前處理的部分。他建議提問者，應該先了解資料再針對它應用的問題做出正確詮釋。通常並會需要該領域的專家提供意見，而不是單純的統計方法能夠解決，因此應多了解問題需求，以及該領域的知識會比較有幫助。

我們提供了兩位講者的投影片，有興趣的朋友，可以下拉至文末閱覽唷

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