實在是太棒了！
從這篇開始我們會進入第二個課程，Launching into Machine Learning
原本以為第一個課程會在10篇內完成，結果把內容打一打居然就過了16天...
看來暫時是不需要擔心沒有主題產文了...

第二個課程Launching into Machine Learning，主要是深入探討Machine Learning的由來、歷史、原理...等。
後面的文章會比較技術性一點，前面都是在探討ML的實際應用。

於是我們來看看後面文章的架構吧！

1. 首先，應該要先更深入目前最流行的ML方法，監督式學習(Supervised Learning)
2. 再來，會去探討ML的歷史，老實說ML是一個老技術了，那麼又是為何只在最近竄紅？誒嘿嘿~有趣吧！
3. 那麼最後的文就是一些優化(Optimized)的部分，更後面就是配合GCP實作了！

期待嗎？雖然前面已經有提過監督式學習(Supervised Learning)了，
不過那只是粗淺的介紹，真正的監督式學習(Supervised Learning)裡頭的數學學問可不少，
利用數學方法來建構數學模型，如果時間允許，我也可以額外加碼深度學習(Deep Learning)
裡的核心演算法 BackPropergation ~ 這部分Google應該會提到一點點，
但是我相信課程裡應該沒有提到裡頭用到的偏微分BlaBlaBla~(我Optimized還沒看完尷尬QAQ)

OK，那麼第17天就是為後面第二章課程介紹一下啦~
-我是Dim，今天是第17天，已經過超過一半了，大家加油，晚安。