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510 - Google Machine Learning

【Google ML】30 - 30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝

【Google ML】29 - Lesson 13 – 以混淆矩陣(confusion matrix)分析ML模型好壞,可評估的三種指標Accuracy, Precision, Recal

【Google ML】28 - Lesson 12 - 不適當的最小loss, 完美損失函數(loss function)存在嗎?ML模型的性能指標(performance metrics)

【Google ML】27 - Lesson 11 - 我們應該何時停止ML模型的訓練? 利用驗證資料集, 測試資料集, 交叉驗證(cross-validation) 評估模型訓練結果的好壞

【Google ML】26 - Lesson 10 - 泛化(Generalization)-檢查ML模型對於未知資料集的預測能力, underfitting與overfitting的問題

【Google ML】25 - Lab 5 - 在視覺化的網頁中觀察神經網路(neural network)如何分類資料, 並比較batch size如何影響gradient descent

【Google ML】24 - Lab 4 - TensorFlow Playground - 讓我們在視覺化的網頁中體驗一下訓練ML模型吧！learning rate 改變對訓練過程的影響

【Google ML】23 - Lesson 9 - 加速ML模型訓練的兩大方法(如何設定batch/檢查loss頻率)、batch size, iteration, epoch的概念和比較

【Google ML】22 - Lesson 8 - 學習速率 (learning rate) 介紹, 透過「learning rate」調整ML模型訓練的學習速度

【Google ML】21 - Lesson 7 - 梯度下降法 (Gradient Descent)介紹,使用「梯度下降法」決定ML模型中參數修正的「方向」與「步長(step size)」