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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
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Google Developers Machine Learning

Machine Learning Day30 系列

開啟30天學習Google Developers Machine Learning的旅程

參賽天數 13 天 | 共 26 篇文章 | 25 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

[Day01] 為什麼學AI

「嗨Sire,倒數計時30分鐘」, 我一直覺得Siri很神,可以紀錄、可以計時、更可以聊天, 因為他,讓我好奇「人工智慧」是怎麼做出來的。 在了解怎麼做之前,先...

2019-09-17 ‧ 由 may1005 分享
DAY 2

[Day02] AI應用思考問題

AI看起來有這麼多應用, 但是真正應該深入思考的問題是什麼? 到底所在的領域有可能會用到嗎? 來自Coursera的課程How Google does Mach...

2019-09-18 ‧ 由 may1005 分享
DAY 3

[Day03] 人工智慧、機器學習、深度學習

常常聽到機器學習和深度學習, 到底這兩個名詞和人工智慧有什麼關係? 今天讓我們來認識一點AI的相關名詞。 參考文章人工智慧、機器學習、深度學習介紹 人工智慧...

2019-09-19 ‧ 由 may1005 分享
DAY 4

[Day04] AI實例-將來銀行

「將來銀行」是一間預計2020年Q3才開業的純網銀銀行, 去現金、去流程、去分行、去員工和去紙本, 達到完全「自動」、「開放」和「效率」的營業模式。 很幸運地去...

2019-09-20 ‧ 由 may1005 分享
DAY 5

[Day05] 機器學習的三個種類

在人工智慧下的機器學習, 其實分有三種類型, 包含「監督式學習」、「非監督式學習」和「增強學習」。 承如人工智慧、機器學習、深度學習介紹, 機器應用相當廣泛,例...

2019-09-21 ‧ 由 may1005 分享
DAY 6

[Day06] 深度學習的種類

機器學習下的「深度學習」, 主要是模擬人類的神經元運作, 分為三種DNN、CNN和RNN。 如人工智慧、機器學習、深度學習介紹提及, 深度學習又是機器學習的分支...

2019-09-22 ‧ 由 may1005 分享
DAY 7

[Day07] TensorFlow遊樂場

深度學習使用類神經網路, 包含輸入層、隱藏層和輸出層, 以梯度下降方法,來找出最小誤差。 介面介紹 參考Coursa的「Tensor Flow Playgrou...

2019-09-23 ‧ 由 may1005 分享
DAY 8

[Day08] 機器學習七大步驟

怎麼把大象放入冰箱? 打開冰箱門、放入大象、關上冰箱門, 其實就是這麼簡單三步驟, 那怎麼進行機器學習,分為七大步驟。 The 7 Steps of Machi...

2019-09-24 ‧ 由 may1005 分享
DAY 9

[Day09] 機器學習的七大步驟-細節

在用電腦程式實作機器學習之前, 還有哪些技術前要注意的? 就以「機器學習的七大步驟」出發討論吧! 收集數據 為了要讓電腦讀懂資料, 所有資料都要結構化, 不管是...

2019-09-25 ‧ 由 may1005 分享
DAY 10

[Day10] 評估模型指標

想知道我們Training出來的模型好壞, 就要選用適當指標來評估, 通常分成「迴歸」、「分類」兩大類問題。 迴歸問題 觀察預測值 (Prediction) 和...

2019-09-26 ‧ 由 may1005 分享