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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 2
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 2 篇

Day 02　Introduction

11th鐵人賽
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  1. Why ML? How Google does ML? AI first
  2. ML with TensorFlow
    • Creating good ML datasets
    • Building your first ML model with TensorFlow
  3. Improving ML accuracy
  4. ML at scale
  5. Specialized ML models
    • Image classification models
    • Sequence models
    • Recommendation systems

Why Google?
Over 4,000 TensorFlow machine learning models in production at Google

Why Google Cloud?
Take advantage of the scalability, reliability, and sheer engineering prowess


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Day 01　前言
下一篇
Day 03　Introduction (cont.)
系列文
ML Study Jam Journey 共 30 篇
  1. 26
    Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  2. 27
    Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  3. 28
    Day 28　Summary
  4. 29
    Day 29　Summary (cont.)
  5. 30
    Day 30　Summary (cont.)
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  直播研討會
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iThome鐵人賽
參賽組數
1064 組
團體組數
40 組
累計文章數
22198 篇
完賽人數
602 人
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