Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 系列上課心得

• How Google does Machine Learning (本篇文章)
• Introduce Tensorflow

How Google does Machine Learning 課程鏈結: 這裡

文章鏈結:

• 課程僅有一個禮拜。本篇文章。

前言：

這是第二次的 [ML Study Jam 培訓計劃] 的免費課程，也是可以透過免費學習的經驗來拿取 Tensorflow T shirts 的計畫，當然我是不會錯過的。但是這次的課程是透過 Coursera 來完成，所以整體的課程上比重變得比較多，而且需要有更多影片與相關課程內容的討論。

課程大綱:

第一週主要都是 Machine Learning 經常會遇到的問題，以及 Google 在這方面是如何解決的。算是比較簡單的常識，這裡就不贅述。幾個需要注意的部份如下：

• 許多在實驗室產生的數據模型 (model) 拿到實際上線無法正確使用，是因為資料的產生方式。不夠新，不夠實際。最好的改善方式是透過批次建立模型與 streaming data。

• 這邊有討論到一些建立數據模型的時候，如果發現效果不夠好的時候應該要如何處理。一些建立的方式有：

  • 找出尚未發現的影響力特徵( Feature )，將其加入。
  • 增加適當的訓練數據。

到後半段主要介紹在 Google Cloud 裡面的一些基礎運用，由於大部分東西重複性有點高，在這裡就不贅述。

小結:

整篇課程算是相當的基本，不小心選錯了。就當作是複習吧！

Reference:

• How Google does Machine Learning