510 - Google Machine Learning 045 - 11th 鐵人賽 - 《Google Machine Learning 學習筆記》

【Google ML】13 - Lab 2 - Analyzing Data using Datalab and BigQuery - 使用 BigQuery與Datalab視覺化分析資料

Lab 2 — 使用 BigQuery 與 Cloud Datalab 視覺化分析資料的完整操作紀錄。

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【Google ML】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

Lesson 9 — 整理 Google Cloud 的 5 種 ML API：Vision（圖片）、Video（影片）、Speech（語音）、Translation（翻譯）、NL（自然語言）的功能與用途。

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【Google ML】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

Lesson 8 — Cloud Shell 介紹、Google Cloud 三代演進（fully-managed / serverless / BigQuery + Datalab），以及 ML 與一般演算法的優勢比較。

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【Google ML】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

Lab 1 — 在 Google Cloud 上 Rent-a-VM 分析地震資料、製圖並儲存到雲端的完整操作紀錄。

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【Google ML】9 - Lab 0 - Intro to Qwiklabs - 每次在google雲端上開始lab前都要的事前準備與注意事項

Lab 0 — Qwiklabs 介紹，紀錄每次在 Google Cloud 上開 lab 前必做的事前準備與注意事項。

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【Google ML】8 - Lesson 7 - 先來初步認識一下google雲端上執行 python notebook (Cloud Datalab) 的環境

Lesson 7 — 初步認識 Google Cloud 上跑 Python notebook 的環境（Cloud Datalab），包含開發流程與 managed service 的概念。

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【Google ML】7 - Lesson 6 - How Google does ML (下) - 讓ML在企業運行的五大階段與注意事項

Lesson 6 (下) — 讓 ML 在企業運行的五大階段與注意事項，整理自《How Google does ML》第三章。

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【Google ML】6 - Lesson 5 - ML會失敗的最常見十大陷阱 與 企業運行ML時，在ML各階段應該放的比重與心力

Lesson 5 — ML 會失敗的最常見十大陷阱，以及企業運行 ML 時在各階段應該投入多少比重與心力。

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【Google ML】5 - Lesson 4 - What it means to be AI first (下) - ML要成功的秘訣與策略

Lesson 4 (下) — ML 要成功的秘訣與策略，整理自《How Google does ML》第二章「What it means to be AI first」後半段。

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【Google ML】4 - Lesson 3 - 我們要怎麼樣設計一個ML問題? 與google提供的一些已訓練好能直接使用的ML模型

Lesson 3 — 怎麼設計一個 ML 問題，以及 Google 提供哪些已訓練好、可以直接拿來用的 ML 模型。