第 11 屆 iT邦幫忙鐵人賽::用30天向世界宣告，這一年來鋼鐵般的歷練

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想使自身成長就先從連續30天的機器學習開始吧! 系列第 12 天

Day12 最佳化

在知道ML的應用和基礎，如何實際上陣面對現實問題仍需要讓ML模型在學習中不斷進步，因此我們需要能有評估效能的方法，並利用loss function作為梯度下降等...

測試於 2019-09-13 發表｜ 1109 次瀏覽
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Google machine learning cloud 實戰系列第 4 天

Day 4. ML in google product

ML有很多種演算法,像是linear method,decision tree,radial basis function,ensembles of tree....

龍蝦於 2019-09-19 發表｜ 1106 次瀏覽
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初心者的自我挑戰系列第 7 天

Google Study Jam- Launching into machine learning on coursera Module2 - part1

Module2 start! 在這章將會學習如何最佳化model,以下為學習目標:a.使用loss function去定量model表現b.使用梯度下降來降低l...

showtime201005 於 2019-09-22 發表｜ 1106 次瀏覽
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google ML in 30 days 系列第 7 天

Day 10 - go ML How Google does Machine Learning9

看影片的速度比較慢一點，但還是持續練習課程內容，先試著跟個課程做一點實作 Python notebooks in the cloud (完成時間為 5 小時,2...

萊姆綠豆於 2019-09-26 發表｜ 1105 次瀏覽
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站在Google巨人的肩膀上玩機器學習系列第 10 天

[Day 10] How Google does Machine Learning - Module 3-4

昨天提到了透過五個部分以達成ML，今天則以更全面的方式來介紹，在這五個步驟中，執行者(Executes)、執行參數(Parameters)及回饋方式(Feeba...

WLLO 於 2019-09-26 發表｜ 1103 次瀏覽
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30天 Google Machine Learning API 實戰系列第 25 天

【Day25】Lab: Invoking Machine Learning APIs (How Google does Machine Learning)

哈囉大家好，今天是day25，向各位報告今天的影片進度:git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/tra...

wilson40609 於 2019-10-11 發表｜ 1103 次瀏覽｜
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