基礎課程

基礎課程涵蓋機器學習的基礎知識和核心概念。

建議您按照下列順序排列。

新功能
機器學習簡介。
透過這些實作課程探索機器學習的重要概念。
新功能
這個課程可協助您將實際問題對應至機器學習解決方案。
簡介如何準備機器學習工作流程的資料。
用於測試機器學習模型及管道的策略與偵錯策略。
完成更多機器學習課程，藉此提升知識和技能。

進階課程

進階課程提供工具和解決方案，可解決各種機器學習問題。

您必須個別設計課程。根據興趣或問題網域分類。

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Decision Forest 是類神經網路的替代方案。
推薦系統會產生個人化建議。
「叢集」是非監督式機器學習策略，用於連結相關項目。
簡介強化學習技巧的技巧。
GAN 會建立類似於訓練資料的新資料執行個體。
那是貓的圖片，還是狗狗？
針對公平性問題進行實作練習。
根據決策樹狀圖來區分優質影片與低品質影片。
同時使用非受監督模式和半受監督模式找出類似應用程式。

指南

我們的指南提供簡單的逐步操作說明，協助您透過最佳做法解決常見的機器學習問題。
遵循 Google 採用的機器學習最佳做法，成為更好的機器學習工程師。
本指南旨在協助使用者體驗、產品經理和開發人員共同進行 AI 設計主題和問題，共同合作。
這份全方位指南將逐步引導您瞭解如何使用機器學習技術解決文字分類問題。
這份指南將說明專家資料分析師在評估機器學習問題時，參考的技巧。
本指南以科學方式說明深度學習模型的訓練最佳化作業。

詞彙表

詞彙表可定義機器學習字詞。
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機器學習基本詞彙與定義。
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Decision Forest 詞彙和定義。
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對重要詞彙和定義進行叢集處理。
包含所有定義的完整詞彙。