preamble

新course新氣象，進行到course 2，我要來改變一下我的上課與寫文的時間分配：鑑於我能使用的時間分佈不均，主要都在假日，不同於以往上到哪裡寫到哪裡，我將改成利用能用的時間能上多少盡量上，一邊做一些小筆記，到每一天要發文的時候再去看其他人的文，並整理自己的筆記

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1. 先將視角拉遠，列出course2的所有課程、lab、討論
2. 簡介course2

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my notes

launching into Machine Learning (course2 overview)(number means one video/lab/Disscution Promt)

• introduction to launching into ML
  1. introduction
  2. intro to Qwiklabs
  • introduction to Practical ML
    1. introduction
    • Supervised learning
      1. SupervizedLearning
      2. Regression and Classification
    • ML history
      1. Short History of ML: Linear Regression
      2. Short History of ML: Perceptron
      3. Short History of ML: Neural Networks
      4. Short History of ML: Decision Trees
      5. Short History of ML: Kernel Methods
      6. Short History of ML: Random Forests
      7. Short History of ML: Modern Neural Networks
      8. Disscution prompt: Modern Neural Networks
    • Module quiz
  • introduction to Optimization
    1. introduction
    • defining ML modules
      1. Defining ML Models
      2. Introducing the Natality Dataset
    • introducing loss function
      1. Introducing Loss Functions
    • gradient descent
      1. Gradient Descent
      2. Troubleshooting a Loss Curve
      3. ML Model Pitfalls
    • tensor flow playground
      1. Lab: Introducing the TensorFlow Playground
      2. Lab: TensorFlow Playground - Advanced
      3. Lab: Practicing with Neural Networks
      4. Loss Curve Troubleshooting
    • performance metrics
      1. Performance Metrics
      2. Confusion Matrix
    • Module quiz
  • introduction to Generalization and sampling
    1. introduction
    • gneralization
      1. Generalization and ML Models
      2. When to Stop Model Training
    • sampling
      1. Creating Repeatable Samples in BigQuery
    • Demo of splitting datasets in bigquery
      1. Demo: Splitting Datasets in BigQuery
    • lab: create creating repeatable datasets splits
      1. Lab Introduction
      2. Graded External Tool: Lab: Creating Repeatable Dataset Splits in BigQuery
      3. Lab Solution Walkthrough
    • lab: exploring and creating ML dataset
      1. Lab Introduction
      2. Graded External Tool: Lab: Exploring and Creating ML Datasets
      3. Lab Solution Walkthrough
    • Module quiz
• summary
  1. module summary

murmur

有計劃真是好事！一個星期的無計劃亂發文後，今天開始，按表操課！
\加油打氣/
畢竟google ML的免費課程似乎只會持續一個月，而我卻是在鐵人賽開始前大約一個星期多開始他的免費課程的，也就是說最後會有不能上課但仍得發文的囧境，再加上按照我目前的進度，絕對上不完，十月初的段考又是雪上加霜，為了避免這些阻礙，上課與發文時間脫軌似乎是最好的計畫，但時間問題仍是一大考驗，也可說時間就是這個計畫的關鍵，分個星其後的明天及後天便是第一次段考，進入備戰時期的我，還得騰出足夠時間上課，並在免費期限結束前上完能發完文的所有課程並筆記。
雖然發自內心覺得做不到，除了鐵人賽還有物理專題、阿卡(暫定)、龐大的國文及英文作業、SITCON2020(試著入坑編輯組，並非很會寫作，反而是很不會，所以才要訓練自己)、開始每天發練字文(不知道撐多久)、自我期許希望能過11月初的物奧初試因此行前密集訓練必不可少。
別人總說我貪心，總是警告我這樣什麼都稍微碰一下，沒有專注在一件事情上，到時候一事無成吶。但，我就是貪心，而且我隱隱覺得，唯有忙碌的生活，才能使我保持緊覺，維持足夠的精神、動去完成每一件事情。

conclusion

time is the key

EOL