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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 30
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 30 篇

Day 30　Summary (cont.)

11th鐵人賽
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Art and Science of Machine Learning

Neural Networks

  • Linear Model can be represented as nodes and edges
  • Non-Linear Transformation (aka Activation Function)

Custom Estimator

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

Keras Models

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

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Day 29　Summary (cont.)
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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