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。
機器學習簡介。
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透過這堂實作課程，瞭解機器學習的重要基本概念。
本課程可協助您將實際問題對應至機器學習解決方案。
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瞭解如何管理機器學習專案。

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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決策樹是類神經網路的替代方案。
推薦系統會產生個人化建議。
分群是一種非監督式機器學習策略，可用來將相關項目建立關聯。
GAN 會建立與訓練資料類似的新資料例項。
相片是貓還是狗？

指南

我們的指南提供簡單的逐步操作說明，協助您依據最佳做法解決常見的機器學習問題。
遵循 Google 的下列機器學習最佳做法，成為更優秀的機器學習工程師。
本指南可協助使用者體驗、產品經理和開發人員共同討論 AI 設計主題和問題。
這份內容完善的指南提供逐步操作說明，協助您使用機器學習技術解決文字分類問題。
本指南說明專業資料分析師運用哪些技巧，評估機器學習問題中的龐大資料集。
本指南說明科學方法，協助您最佳化深度學習模型的訓練。
本指南將介紹機器學習從業人員在處理資料和統計資料時可能遇到的常見錯誤。
本初學者指南將概略說明如何在 AI 系統中納入公平性、可解釋性、安全性和隱私權。
逐步操作說明對抗測試流程的範例。

詞彙表

詞彙表定義了機器學習術語。
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機器學習基本詞彙與定義。
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決策樹系關鍵字詞彙和定義。
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分群重要詞彙與定義。
包含所有定義的完整詞彙表。