iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 5
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Google Developers Machine Learning

google ML in 30 days系列 第 5

Day 5 - go ML How Google does Machine Learning4

來到了第五天,一樣的主題繼續,第四部分:

What it means to be AI first (完成時間為 1 小時, 17)

  1. 什麼問題可以用ML解決?有矛盾問題!?是邏輯,還是資料?
    根據不同使用者的位置給予推薦字。BrankBrain區塊腦。
    ML可以打破規則根據經驗給予預測。
  2. 咖啡距離和開心程度,用scattor作圖,很像是回歸。
  3. 建立一個ML問題,很多使用ML的領域。
  4. 有多少元素在資料裡面,有什麼可以預測。接下來是軟體問題,
    寫函數。資料問題,蒐集什麼資料,要怎麼分析,資料會怎麼反應,自動的嗎?

進一步思考一些問題,ML真的是萬能的嗎?
所以問題都給他ML就會有答案嗎?
我認為目前的訓練無法肯定是完美的,即使有完美的資料,或是超強的算法。
在這裡也能學到,要進入ML事,已經要開始思考怎麼訓練模式,
要用什麼資料訓練,出來的結果要怎麼解釋,
想了一陣子,一個好的ML系統,是要花費很多功夫和問問題的能力了!


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