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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 27
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 27 篇

Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)

11th鐵人賽
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Custom Estimator

  • Modeling
  • Checkpointing
  • Memory size
  • Training, evaluating
  • Adjust hyper parameter

Keras Models

  • High-level deep neural networks library (supports multiple backends)
  • Fast prototyping

Constructs an Estimator instance from given keras model

  • keras.estimator.model_to_estimator()

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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
1123 組
團體組數
52 組
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