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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Machine Learning（by Google）系列第 14 天

【Day14】2rd：驗證集

有了訓練、測試等資料集，要驗證模組是否正確，也就需要驗證集（validation data）〈圖一、訓練與測試集〉我們把資料分成兩個部分，一個是訓練集，一...

eyelash*睫毛於 2019-09-29 發表｜ 2042 次瀏覽
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G社機器學習三十天佛心公司讓我免費學習 ╰(⊙Д⊙)╮佛心公司╭(⊙Д⊙)╯ 系列第 1 天

[Day1] 感謝佛心G社讓我免費學習 ╰(⊙Д⊙)╮佛心公司╭(⊙Д⊙)╯ - 前言

首先，我要先感謝 Google 提供機會讓我有免費的 coursera 課可以上。那為什麼我要那麼自虐參加 30天挑戰呢？因為我是抖m 是因為透過抱團一起互相...

AlexHu 於 2019-09-17 發表｜ 2018 次瀏覽｜
團隊G社三劍客
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Overview of Machine Learning Products 系列第 13 天

[Day 13] Google Natural Language - 子系列最終章

我們今天玩的是AutoML Natural Language，可以透過GCP左邊的sidebar，找到Natural Language打開，或直接點這個連結...

Joseph-bug 於 2019-09-20 發表｜ 2017 次瀏覽
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Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 3 天

[Day03]Google把ML用在哪了？

在上一篇介紹完ML技術之後，接下來打算和大家看的是ML到底可以應用在哪裡，而Google又把ML用在了哪裡！在進入Google把ML用在了哪些產品上之前，我...

nightlan1015297 於 2019-09-06 發表｜ 2017 次瀏覽
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Google'sMachineLearning-挑戰機器智慧極限系列第 10 天

[Day10]導入ML五大步驟

企業該如何在自家產品導入Machine Learning技術 Google在導入ML技術時有五個步驟，缺一不可每個都非常重要，只要停留在其中一個步驟太久，又或者...

nightlan1015297 於 2019-09-13 發表｜ 2017 次瀏覽
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Machine Learning（by Google）系列第 15 天

【Day15】2rd：表現（Representation）

先前說了資料集的處理及分配，但是到底資料要如何提供呢？怎樣的資料才是好的呢？資料處理是機器學習重要的一環，資料找出特徵，讓資料得以表現出他的價值，也就是可以給...

eyelash*睫毛於 2019-09-30 發表｜ 2013 次瀏覽

第11屆 iT 邦幫忙鐵人賽協力技術社群

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