Categories
30 pages
Google ML
1 - Google ML - 參賽原因 與 就先從認識 coursera 與訂閱課程開始第一天吧
10 - Lab 1 - Rent-a-VM to process earthquake data - 在google雲端上分析地震資料與製圖，並儲存在雲端
11 - Lesson 8 - Cloud Shell 的介紹與 google雲的三代變化, 使用ML與一般演算法的比較與優勢
12 - Lesson 9 - google圖片辨識(Vision), 影片辨識(Video), 語音辨識, 語言翻譯, 自然語言辨識(NL) API功能總整理
13 - Lab 2 - Analyzing Data using Datalab and BigQuery - 使用 BigQuery與Datalab視覺化分析資料
14 - Lab 3 - Machine Learning APIs - (API實作篇) google圖片辨識, 語音辨識, 語言翻譯, 自然語言辨識(NL)
15 - Lesson 1 - Supervised Learning 與 Unsupervised Learning 監督式學習與非監督式學習的介紹和比較
16 - Lesson 2 - 監督式學習(Supervised Learning)中兩大問題 - Regression & Classification(回歸與分類)
17 - Lesson 3 - 多維度線性回歸解(N-D Regression), 交叉熵(cross-entropy)與均方差(MSE) 作為誤差函數計算所帶來的不同
18 - Lesson 4 - 什麼是ML模型訓練的目標 回歸模型(Regression model), 分類模型(Classification model)的運算
1
2
3