鐵人檔案
這一年來只要在google打上Machine learning 或 Deep learning就會看到五花八門的資料
從youtube、coursera、udemy、臉書社團或書籍
做為一個學習焦慮者，花了一個多月的時間，把網路上跟實體書做了一次的overview
選出最適合自己的教材
我想藉由這次的參賽來，來紀錄並且分享我上課的內容
本次篇幅預計從Coursera上華盛頓大學的Machine learning Foundations 與 O'REILLY的精通機器學習使用python來切入
讓我們一起捲起袖子，learning一下吧
Loading and exploring song data 接下來我們將建立一個歌曲推薦系統 一樣的要載入資料庫，同時可以稍微看一下資料庫裡面的內容包含了使...
Searching for images: A case study in deep learning 接下來這個章節將會談到機器學習中的一個新領域 deep...
Application of deep learning to computer vision 第一次讓 neural networks 大展身手的領域是在計算...
Challenges of deep learning 對 deep learning 來說，它可以讓我們表示非線性複雜特徵，不單單只能在計算機視覺，在語音識別...
Using deep features to build an image classifier 接下來會談兩個用 deep learning 上有趣的小範例，...
Deep features for image retrieval 我們可以從上一個例子看到 Deep features 用在圖片分類中的效用 我們可以獲得較為...
Deploying an ML service 截至目前為止，我們已經大概知道如何用資料來建立 machine learning 的模組 以及如何評量它的質量，...
Open challenges in ML 在這門課裡面提到了許多不同的機器學習方法以及其可能的應用，但這堂課還是留下一些問題，所以接下來就是要談談這些挑戰 M...
What's ahead in the specialization 最後讓我們來回顧一下課程中提到那些內容吧 regression 在 regression...
意料之外 總算來到了最後一天，想想真不該隨口答應別人的XDDD 從開賽前的兩個禮拜預衝刺，一直到開賽前一天才進入了 其實中間不只先聽了 coursera 上的...
