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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 7
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 7 篇

Day 07　Launching into ML

11th鐵人賽
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Introduction

Learn how to

  • Identify why deep learning is currently popular
  • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics
  • Mitigate common problems that arise in machine learning
  • Create repeatable training, evaluation, and test datasets

Deep learning techniques incorporate many of those improvements brought on by earlier methods

Entire purpose of ML is to make predictions on new data


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Day 06　Introduction (cont.)
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Day 08　Optimization
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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參賽組數
1064 組
團體組數
40 組
累計文章數
22195 篇
完賽人數
600 人
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