豐富的深度學習模型包括常用於影像辨識的卷積式類神經網路 (Convolutional Neural Networks)、常用於進階文字分析的回饋式類神經網路 (Recurrent Neural Networks)、Autoencoder、Seq2seq 等。

類神經網路、梯度提高及隨機森林等複雜的機器學習模型，可透過自動最佳化模型參數設定，大幅節省分析者的時間與運算資源，本片將以電腦視覺領域的臉部辨識議題，說明如何應用VDMML處理辨識分析。

看完本支影片您可以了解：

• 如何進行臉部辨識與特徵擷取
• 以主成分分析PCA進行機器學習
• 以局部二值模式Local binary patterns (LBP) 進行機器學習
• 如何隱藏網路結構

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