實作解析

Scikit-learn 是 Python 中流行的機器學習框架之一，提供豐富的機器學習演算法和工具，讓使用者可以方便地進行數據分析和建立模型。在機器學習流程中，經常需要進行資料前處理、特徵選擇和模型選擇等一系列步驟，為了簡化這些步驟，Scikit-learn 提供 Pipeline 工具，讓人可以更輕鬆地構建和評估機器學習模型。

隨著ChatGPT、Midjourney等話題引發熱潮，也引發大眾對於生成式AI的好奇，從圖像生成、語音生成、文字生成等單一任務，逐漸發展出越來越多元的生成任務。這次要探討的是如何結合人臉影像與語音的生成任務，組成一個說話語音生成任務：Talking Face Generation。

支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是機器學習中著名的演算法之一，1992年由Boser et al.提出後，被應用於許多不同領域。

隨著 AI 模型近幾年越來越強大，所需要的參數量與運算量也越來越大。但在許多場合，可能沒辦法放著一台碩大的伺服器去進行 AI 運算，這時候就需要將模型放入邊緣裝置（Edge device）中，也就是所謂的「Edge AI」。

深度學習的任務總類非常多，但是依據資料類型分成以下幾種：如果是影像相關的資料，我們會使用基於CNN的模型；而序列型的資料，則會使用LSTM或Transformer；至於剩下的問題，通常會使用一般的NN。

Seaborn可說是Matplotlib進階版的繪圖套件，也是常用的視覺化套件，本文將官方文件統整，並透過直接操作資料集的方式簡單的帶大家操作常用的語法。

Back-propagation(BP)是目前深度學習大多數NN(Neural Network)模型更新梯度的方式，在本文中，會從NN的Forward、Backword逐一介紹推導。

AI 除了作曲也能分離不同的樂器聲音，不論人聲、背景音、各種樂器聲，透過 AI 模型辨識出不同音訊並達到精準分離，稱為「聲源分離」。

在科技不斷進步的時代下，數據量也逐漸龐大，資料呈現也成為數據分析不可或缺的一環，透過視覺化圖表的呈現可以有效傳遞數據分析想要表達的觀點和結果，本篇要介紹的是如何使用python視覺化函式庫Matplotlib來繪製視覺化圖表！