510 - Google Machine Learning 035 - 11th 鐵人賽 - 《Google Machine Learning 學習筆記》

【Google ML】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

Lesson 4 — 什麼是 ML 模型？訓練目標是什麼？回歸模型（Regression model）與分類模型（Classification model）各自的運算方式。

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【Google ML】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

Lesson 3 — 多維度線性回歸（N-D Regression）介紹，比較交叉熵（cross-entropy）與均方差（MSE）作為誤差函數的差別。

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【Google ML】16 - Lesson 2 - 監督式學習(Supervised Learning)中兩大問題 - Regression & Classification(回歸與分類)

Lesson 2 — 監督式學習的兩大問題：回歸（Regression）與分類（Classification）。

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【Google ML】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

Lesson 1 — 監督式學習（Supervised）與非監督式學習（Unsupervised）的介紹與比較，開始新課程《Launching into Machine Learning》。

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【Google ML】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)

Lab 3 — Machine Learning APIs 實作篇，串接 Google 的圖片辨識、語音辨識、語言翻譯、自然語言辨識 API。

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【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。