鐵人檔案
依據Google現有的Cloud ML APIs、Natural Language API、Cloud Vision API等等，搭配Google的Qwiklab、Coursera等課程，利用此次比賽的機會分享學習精華、運用所學做一些小專題並分享。
哈囉大家好，今天是day11，向各位報告今天的影片進度: ML最厲害之處在於其模型數量之多及產速之快，而非模型架構複雜度；許多小ML模型結構都很簡單。 如果你正...
哈囉大家好，今天是day12，向各位報告今天的影片進度: ML是一個電腦寫一支程式完成特定任務的過程，電腦透過一些資料去找出最適合的程式。 傳統的softwar...
哈囉大家好，今天是day13，向各位報告今天的影片進度: 若我們希望我們的組織從沒有ML到有ML解決方案以獲得收益，我們能夠優先考慮業務流程的轉變。...
哈囉大家好，今天是day14，向各位報告今天的影片進度: 以下說明如何在公司的某種任務/業務流程導入ML:公司存在某種業務只交由一人負責，那麼可能發生的問題是:...
哈囉大家好，今天是day15，向各位報告今天的影片進度: 電腦在ML的過程，於資料中找到特徵、模式，所以我們理論上認為沒有人類的偏見介入；但是有些基於資料找到的...
哈囉大家好，今天是day16，向各位報告今天的影片進度:
哈囉大家好，今天是day17，向各位報告今天的影片進度:
哈囉大家好，今天是day18，向各位報告今天的影片進度: 基於前面的章節，我們知道想要獲得最好的ML調適，取決於你對你資料集的了解，訓練資料的差異會造成不同的訓...
哈囉大家好，今天是day19，向各位報告今天的影片進度: 越來越多的資料分析、ML在推行能自我資料闡釋、可分享的、以及可執行的notebook 像Datalab...
哈囉大家好，今天是day20，向各位報告今天的影片進度: 這個章節在介紹Google Cloud Compute Engine，介紹Google提供了高運算力、...
