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第 11 屆 iThome 鐵人賽
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Google Developers Machine Learning

Google machine learning cloud 實戰 系列

最近想找個cloud服務幫我做一些machine learning的相關實驗,因緣際會下看到這個平台與google的活動,將在這裡分享我的學習筆記

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 5 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Day 1. 前情提要

從開始接觸machine learning到現在也已經一段時間了,大多數的時間都是在自己架的gpu工作站上做實驗。很久以前也有稍微研究過用GCP做訓練(好像是k...

2019-09-16 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 2

Day 2. why google?

本章一開始介紹了google自家的產品大部分都使用到了machine learning,大家熟悉常用的服務,都使用到了machine learning的蹤跡,像...

2019-09-17 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 3

Day 3. What it means AI first? & Two stages of ML

What is means AI first?Machine learning(ML)是工具,Artificial Intelligence(AI)是一個待解決...

2019-09-18 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 4

Day 4. ML in google product

ML有很多種演算法,像是linear method,decision tree,radial basis function,ensembles of tree....

2019-09-19 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 5

Day 5. Replacing Heuristic Rule

Google大咖Eric Schmidt說, “ML是一個下一個轉變,轉變寫程式的方法,你不是對電腦寫程式,你是教電腦你想要它做的事” Eric並不是把重點放在...

2019-09-20 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 6

Day 6. Colab Note

因為一些緊急原因,今天都在搞colab(google免費的gpu雲端服務),這邊就寫一些筆記吧,colab應該也算是GCP的一員吧? 0.colab介面是一個...

2019-09-21 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 7

Day 7. It's all about data

有人在我們的機器上搜尋了“咖啡”,而我們的機器必須根據這個人的資訊來推薦他咖啡,例如地點·餐廳評價·此人位置·此人位置距離某咖啡廳的路途·咖啡廳資訊.... 機...

2019-09-22 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 8

Day 8. ML in application

在實務上,我們遇到一個問題時,並不需要急著一開始就訓練一個新的model,如果可以找得到,可以好好善用前人已經訓練好的model(pre-trained mod...

2019-09-23 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 9

Day 9. A data strategy

Google map,很好用,如果我們要移動到某個目的地,他可以幫我們找尋到最佳的路線。但這個是machine learning做的嗎?這感覺不是一個大數據的問...

2019-09-24 ‧ 由 龍蝦 分享
DAY 10

Day 10. Training and serving skew

有許多原因會是你需要透過人工分析資料進而來使用Machine learning,第一,如果你正在使用人工資料分析,那代表你已經有非常大量的資料,更代表你已經克服...

2019-09-25 ‧ 由 龍蝦 分享