Google在今年3月份出了一個ML_StudyJam的初級，
而在這個盛夏，偉大的Google終於出進階了！
而這次很榮幸的結合了IT邦的撰文活動，30天的鐵人賽((媽我在這~
第一次參加這種比賽，稍微有點緊張也怕打錯~
不知道能不能堅持到第30天，完成了想必會有大大的成就感。

Machine Learning 到底是一個什麼樣的技術?

一股推動Google轉型的力量，
一個搜尋引擎巨頭轉向雲服務發展的關鍵，
機器學習徹底改變了Google的業務方式。

在現今Google幾乎所有產品都應用了MachineLearning技術，
不只在自駕車上、G-mail垃圾郵件辨識、Inbox的智慧回復E-mail......等。
Google在短短的2012年至2016年，
利用Tensorflow創建的模型從0激增至4000個，
這4000多個訓練過models存在於Google大大小小的服務，
從訓練數據蒐集的Bigquery到開源的機器學習框架TensorFlow，
Google令人難以置信的MachineLearning基礎設施使Google在ML上獲得了巨大的成功，
在訓練Model之餘Google更成功的讓ML融合在自家產品上，
使這場機器學習革命，獲得了不錯的開端。

關於這次的課程

ML_StudyJam是Google對外界Developer釋出的課程，這次的課程裡不僅僅包含了機器學習技術，
更為自家的GCP(Google Cloud Platform)平台做了詳細的介紹！透過Qwiklab
我們更可以直接接觸GCP實作，而這項課程是完全免費的！
完成課程後Google更佛心的送你一件衣服，可惜的是進階課程報名已經截止了~(下次要快喔！)
你以為這次的課程就這樣子？不 ~
除了上面提到的ML技術、GCP平台以外，Google在這次的課程更詳細的介紹了，
如何為一間企業導入ML技術，這門課包含了Google當初在發展ML時的作法，
是Google再導入ML的智慧結晶！

我是誰？

來和大家做個自我介紹，我是Dim，進入code的世界3年了，
前年在Python找到了一片淨土~
在接觸Python時玩了很多套件~而其中一個就是Keras以及它背後的Tensorflow，
剛接觸MachineLearning時一臉茫然，完全不懂神經網路為什麼可以做到這種事情，
研究了一番，看了一小坨論文，終於對ML有了一些概念，在緣分下更找到了ML_StudyJam的活動。
感謝Google在ML_StudyJam上提供了很多ML的應用方法，幫我在ML學習的路上開了另一條大道。

30天文章的架構

在這30天裡文章的導向會類似再做筆記，截錄課程裡重要內容，
Google這次的StudyJam最主要是分為兩個章節，分別是~

• How Google does Machine Learning
• Launching into Machine Learning

這兩個課程我偷偷的看一下之後，

第一個大致上是在介紹ML技術如何導入進企業，
與一些關於ML的小知識(Data)
而第二部分則是滿滿的實作(真的是滿到有點恐怖的那種)，

所以呢基本上前6~10天(※粗估一下
會從第一部分整理出一些重點出來，
而後面的6~10天依樣畫葫蘆，
從第二部分擠東西出來~
你要問後面的十天要怎麼辦了嗎XD
目前沒有構想((完蛋了，不過各位放心我一定會把文章生出來的。

-我是Dim，這是給各位的第一篇文章，請多指教ˊˇˋ