這是“Google machine learning cloud”系列的第二章課程，這章我們將會學到機器學習的基本觀念，讓你可以了解一些專業上的術語，還有一些實戰上的一些秘訣以及一些常見的陷阱，學到這些後，讓你之後可以在程式碼上使用它。我們還會介紹machine learning的歷史演進，發展成現在最夯的deep learning。我們會介紹deep learning模型如何做訓練，包誇權重的初始化，如何使用loss function來optimize你的模型，然後學習如何評估你的模型，在學習的過程中你會知道一些實作上常見的問題以及如何避免，例如說“泛化”問題。為了解決一些實戰上的問題，我們會學習到如何正確建立你的資料集（通常會“訓練”，“驗證”，“測試”），建立資料集是一個常見的且不太會變動的手法，建議一定要花時間學習。
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