鐵人檔案
紀錄ML Study Jam計畫，在coursera上學習到與Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform相關的東西。
前景提要 這次由 Google Developers 所舉辦的 ML Study Jam 課程，我自己是第二次參加。第一次是較為初階的課程關於 Google 的...
專項課程簡介 主旨：簡介使用ML在商用化的方式 Machine Learning (ML) 步驟 (1) 確定ML的策略：為何需要使用ML？整個應用的大方向是？...
AI-first ? 主旨：了解 Google 所謂的 AI-first 策略是什麼意義 AI與ML的差異 AI是一個學門：AI是在研究如何建構一個機器，讓...
Google如何使用ML？ 主旨：了解 Google 在使用ML商用化的經驗與知識 建構ML產品的重點 在建構一個ML產品時，大概可以分成五個部分： 定義KP...
Google Cloud Platform 主旨：介紹雲端開發環境，Google Cloud Platform Cloud工作的優點 傳統工作模式通常是每個人都...
Cloud Datalab 主旨：介紹雲端開發環境，Cloud Datalab 今天將會講到2個Lab，分別是： 使用Datalab 和 BigQuery來分...
進入 Machine Learning 主旨：了解在ML中所會提到的術語以及重要知識 ML中的重要概念 在這個子系列課程，進入ML中，我們將會學到： 不同種類...
模型優化(Optimization) 主旨：了解模型是怎麼優化的 模型優化的重要概念 今天的學習模型優化的目標有： 使用損失函數(Loss function)...
泛化和取樣(Generalization and Sampling) 主旨：了解泛化和取樣的重要 泛化 如果一個迴歸模型的RMSE是0，這麼“準”的模型會是好的...
探索和創造ML資料集 主旨：了解資料的探索和分割 [GCP Lab實作-5]：探索和創造ML資料集 在這個實作中，我們可以學到： 使用 BigQuery 探索...
