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前言

會有這次作筆記的原因主要是因為 Google Developers Groups Taiwan (以下簡稱 GDG Taiwan)
有推廣他們的課程,其中像是這次的「Google 機器學習培訓計劃」也是他們舉辦的活動,

而在 GDG Taiwan 的計畫之下有舉辦一個「ML Study Jam」的讀書會,
我是透過這個讀書會知道這活動的消息的。

此外,由於今年 ML Study Jam 與 iT 邦幫忙的鐵人賽合作,
並且推出「如果同時完成了這次的學習課程且完成鐵人賽,就加碼送 TensorFlow 背包!」的活動
背包與那篇貼文長這樣:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190918/20120424Xy6rvjwprn.png

(題外話:這貼文的照片與文字真的超陽春可愛的XD)

總之為了包包還是努力寫一下30天的文章XD,
雖然不知道拿到包包後會不會真的把這個包包背出去就是了

⭐Google Machine Learning 相關文章整理⭐:
1.訂閱課程【Google ML】1 – Google ML – 參賽原因 與 就先從認識 coursera 與訂閱課程開始第一天吧
⭐ML 基礎知識篇⭐:
1.基礎ML知識什麼是ML? 為什麼ML最近才紅起來? 可參考:【Day 3】
2.設計ML問題如何設計一個ML問題?可參考:【Day 4】
3.ML與一般算法比較比較一般算法與ML算法,看出ML的優勢。可參考:【Day 11】
⭐ML 應用策略篇⭐:
1.ML的成功策略使用ML要成功,常需要的關鍵策略。可參考:【Day 5】
2.ML各階段與比重分配企業運行ML時,在ML的各階段應該放的比重與心力。可參考:【Day 6】
3.ML失敗的常見原因大部分企業使用ML卻失敗的前十大主因。可參考:【Day 6】
4.企業如何引入MLML在企業運行的五大階段與注意事項。 可參考:【Day 7】
⭐GCP 認識篇⭐:
1.在GCP上運行ML的階段在GCP上運行ML大概有哪五大階段? 可參考:【Day 2】
2.GCP上ML的介紹GCP上ML的介紹。可參考:【Day 8】【Day 11】
3.已訓練好的ML模型已訓練好的ML模型。建議可直接使用,不需要再自己訓練。如:Vision API(圖片辨識), Video intelligence API(影片辨識), Speech API(語音辨識), Translation API(語言翻譯), Natural Language API(自然語言處理)。介紹:【Day 4】詳細整理與比較:【Day 12】lab實作:【Day 14】
⭐GCP 上的 lab 實作篇⭐:
1.Lab 事前準備Lab 0 – 在GCP上開始lab前的事前準備與注意事項。可參考:【Day 9】
2.GCP上使用 VMLab 1 – 在GCP上分析地震資料與製圖,並儲存在雲端。可參考: 【Day 10】
3.BigQuery 與 DatalabLab 2 – 使用 BigQuery 與 Datalab 視覺化分析資料。可參考:【Day 13】
4.google ML APIsLab 3 – 使用google已訓練好的ML模型進行實作。如:Vision API(圖片辨識), Video intelligence API(影片辨識), Speech API(語音辨識), Translation API(語言翻譯), Natural Language API(自然語言處理)。可參考:【Day 14】
⭐ML中的不同學習種類⭐:
1.【Day 15】 監督式學習(Supervised Learning) 與 非監督式學習(Unsupervised Learning) 的介紹和比較
⭐訓練「一個」ML模型⭐:
(這裡以 監督式學習(Supervised Learning) 為例)
1. (訓練前)決定資料集與分析資料你想要預測的是什麼資料? 這邊需要先知道 example、label、features的概念。介紹可參考:【Day 15】而我們這次作為範例的訓練資料集介紹在:【Day 19】
2. (訓練前)決定問題種類依據資料,會知道是什麼類型的問題。regression problem(回歸問題)? classification problem(分類問題)? 此處可參考:【Day 16】與進階內容:【Day 17】
3. (訓練前)決定ML模型(ML models)依據問題的種類,會知道需要使用什麼對應的ML模型。回歸模型(Regression model)? 分類模型(Classification model)? 此處可參考:【Day 18】神經網路(neural network)? 簡介於:【Day 25】
4.(模型裡面的參數)ML模型裡面的參數(parameters)與超參數(hyper-parameters) 此處可參考:【Day 18】
5. (訓練中) 調整模型評估當前模型好壞損失函數(Loss Functions):使用損失函數評估目前模型的好與壞。以MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), 交叉熵(Cross Entropy)為例。此處可參考:【Day 20】
6. (訓練中) 調整模型修正模型參數以梯度下降法 (Gradient Descent)為例:決定模型中參數的修正「方向」與「步長(step size)」此處可參考:【Day 21】
7. (訓練中) 調整腳步調整學習腳步透過學習速率(learning rate)來調整ML模型訓練的步長(step size),調整學習腳步。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。此處可參考:【Day 22】
8. (訓練中) 加快訓練取樣與分堆設定batch size,透過batch從訓練目標中取樣,來加快ML模型訓練的速度。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。與迭代(iteration),epoch介紹。此處可參考:【Day 23】
9. (訓練中) 加快訓練檢查loss的頻率調整「檢查loss的頻率」,依據時間(Time-based)與步驟(Step-based)。此處可參考:【Day 23】
10. (訓練中) 完成訓練(loop) -> 完成重覆過程(評估當前模型好壞 -> 修正模型參數),直到能通過「驗證資料集(Validation)」的驗證即可結束訓練。此處可參考:【Day 27】
11. (訓練後)訓練結果可能問題「不適當的最小loss?」 此處可參考:【Day 28】
12. (訓練後)訓練結果可能問題欠擬合(underfitting)?過度擬合(overfitting)? 此處可參考:【Day 26】
13. (訓練後)評估 – 性能指標性能指標(performance metrics):以混淆矩陣(confusion matrix)分析,包含「Accuracy」、「Precision」、「Recall」三種評估指標。簡介於:【Day 28】詳細介紹於:【Day 29】
14. (訓練後)評估 – 新資料適用性泛化(Generalization):對於新資料、沒看過的資料的模型適用性。此處可參考:【Day 26】
15. (訓練後)評估 – 模型測試使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試? 此處可參考:【Day 27】
16.(資料分堆的方式)(訓練前) 依據上方「模型測試」的方法,決定資料分堆的方式:訓練用(Training)、驗證用(Validation)、測試用(Test)。此處可參考:【Day 27】
⭐從所有ML模型的訓練結果中,找到「最好的」ML模型⭐:
( 原因:「訓練好一個模型」不等於「找到最好的模型」 )
1.(訓練模型)【Day 27】 使用「訓練資料集(Training)」訓練模型(調整參數),也就是「上方表格」在做的內容
2.(結束訓練)【Day 27】 訓練到通過「驗證資料集(Validation)」結束訓練(未達到overfitting的狀態前)
3.(模型再調整)【Day 27】 超參數(hyperparameters)調整或神經網路的「layer數」或「使用的node數」(一些訓練前就會先決定的東西)
4.(loop)【Day 27】 (模型再調整)後,重複上述(訓練模型)、(結束訓練),完成訓練新的模型
5.(找到最佳模型)【Day 27】 從「所有訓練的模型」中,找到能使「驗證用資料集(Validation)」最小的loss,完成(找到最佳模型)
6.(決定是否生產)【Day 27】 可以開始決定要不要將此ML模型投入生產。此時我們可以使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試?
⭐訓練 ML 模型的小實驗⭐:
1.【Day 24】 TensorFlow Playground 的簡介與介面介紹
2.【Day 24】 learning rate 的改變對訓練過程的影響
3.【Day 25】 使用神經網路(neural network)分類資料
4.【Day 25】 觀察batch size如何影響gradient descent
⭐30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝⭐:
1.【Google ML】30 – 30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝
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0. 先來說說這次的30天學習筆記預計會有的內容:

由google提供的免費課程有預先指定其中兩個,
我將在會在30天中優先完成這兩門課程:

至於剩下的天數,規劃大概有兩種:

  • 繼續完成其他非指定的課程

    畢竟難得有免費又高級的課程,當然要多學一點啊!

  • 試著用從這課程中學習到的東西試著做點小應用

    只是照著教學做,感覺就沒有實作感,所以可以的話當然會希望能作些實際的應用,
    不過目前要做什麼還沒決定XD (看學到什麼東西或許就會有靈感了XD)

今天是開始做 Google machine learning 學習筆記的第一天,
通常第一天就來先認識一下環境與做一些基本設定吧~

1. 開始註冊帳號

有報名此活動的應該都會在自己的信件夾收到一封啟用信,
我們 需要透過信中的連結(重要) 開始我們的課程

點信中連結會看到以下畫面:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424oCIufpwoxj.png

點選左下角的 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform,並註冊課程
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424pyirwr4Vhi.png

註冊帳號成功後會顯示訂閱美金49元的提示,
這裡我們就先按訂閱(第一個月是免費的,稍後會取消續訂)
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424pcPIzuJVDD.png

註冊時coursera會需要你的信用卡資料
(如果學生沒有信用卡,可能就需要先跟家人借/images/emoticon/emoticon06.gif
不過放心這次的學習課程不需要付費,但需要綁定卡片)
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424zlO6YvSWmU.png

看到這樣的畫面就表示完成囉!
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424Uf6jVOWLwT.png

按開始回到課程頁面會看到以下的畫面:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424xp6cgHspw5.png

2. 取消第二個月繼續訂閱(第二個月之後就要付費囉~)

再來我們可以透過個人購買設定或這個網址,去取消續訂第二個月的課程

按下方的取消訂閱即可
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424zkBLCiXkyn.png

看到這個畫面就表示取消續訂成功囉!
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/201204246GZhnR9A9M.png

3. 開始上課

最後我們回到課程頁面,或點選以下兩個課程連結,就可以開始上課囉~

由於剛剛已經註冊了第一個,這邊示範註冊第二個課程( Launching to Machine Learning)
(注意:註冊課程後會有完成課程的期限(目前看上面寫的),
如果沒有把握在時間內完成兩門課程,建議等有空再註冊第二門課)
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/20120424n7DsuFoFcD.png

註冊課程成功囉!
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190902/201204245fZfxATlKr.png

4. 繼續完成課程

完成今天的課程後,如果之後想要繼續課程,
可以回到coursera的網頁,或點以下連結直接看課程網頁


本文同步發佈在: 第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
【Day 1】 Google ML – 參賽原因 與 就先從認識 coursera 與訂閱課程開始第一天吧


參考資料

⭐Google Machine Learning 相關文章整理⭐:
1.訂閱課程【Google ML】1 – Google ML – 參賽原因 與 就先從認識 coursera 與訂閱課程開始第一天吧
⭐ML 基礎知識篇⭐:
1.基礎ML知識什麼是ML? 為什麼ML最近才紅起來? 可參考:【Day 3】
2.設計ML問題如何設計一個ML問題?可參考:【Day 4】
3.ML與一般算法比較比較一般算法與ML算法,看出ML的優勢。可參考:【Day 11】
⭐ML 應用策略篇⭐:
1.ML的成功策略使用ML要成功,常需要的關鍵策略。可參考:【Day 5】
2.ML各階段與比重分配企業運行ML時,在ML的各階段應該放的比重與心力。可參考:【Day 6】
3.ML失敗的常見原因大部分企業使用ML卻失敗的前十大主因。可參考:【Day 6】
4.企業如何引入MLML在企業運行的五大階段與注意事項。 可參考:【Day 7】
⭐GCP 認識篇⭐:
1.在GCP上運行ML的階段在GCP上運行ML大概有哪五大階段? 可參考:【Day 2】
2.GCP上ML的介紹GCP上ML的介紹。可參考:【Day 8】【Day 11】
3.已訓練好的ML模型已訓練好的ML模型。建議可直接使用,不需要再自己訓練。如:Vision API(圖片辨識), Video intelligence API(影片辨識), Speech API(語音辨識), Translation API(語言翻譯), Natural Language API(自然語言處理)。介紹:【Day 4】詳細整理與比較:【Day 12】lab實作:【Day 14】
⭐GCP 上的 lab 實作篇⭐:
1.Lab 事前準備Lab 0 – 在GCP上開始lab前的事前準備與注意事項。可參考:【Day 9】
2.GCP上使用 VMLab 1 – 在GCP上分析地震資料與製圖,並儲存在雲端。可參考: 【Day 10】
3.BigQuery 與 DatalabLab 2 – 使用 BigQuery 與 Datalab 視覺化分析資料。可參考:【Day 13】
4.google ML APIsLab 3 – 使用google已訓練好的ML模型進行實作。如:Vision API(圖片辨識), Video intelligence API(影片辨識), Speech API(語音辨識), Translation API(語言翻譯), Natural Language API(自然語言處理)。可參考:【Day 14】
⭐ML中的不同學習種類⭐:
1.【Day 15】 監督式學習(Supervised Learning) 與 非監督式學習(Unsupervised Learning) 的介紹和比較
⭐訓練「一個」ML模型⭐:
(這裡以 監督式學習(Supervised Learning) 為例)
1. (訓練前)決定資料集與分析資料你想要預測的是什麼資料? 這邊需要先知道 example、label、features的概念。介紹可參考:【Day 15】而我們這次作為範例的訓練資料集介紹在:【Day 19】
2. (訓練前)決定問題種類依據資料,會知道是什麼類型的問題。regression problem(回歸問題)? classification problem(分類問題)? 此處可參考:【Day 16】與進階內容:【Day 17】
3. (訓練前)決定ML模型(ML models)依據問題的種類,會知道需要使用什麼對應的ML模型。回歸模型(Regression model)? 分類模型(Classification model)? 此處可參考:【Day 18】神經網路(neural network)? 簡介於:【Day 25】
4.(模型裡面的參數)ML模型裡面的參數(parameters)與超參數(hyper-parameters) 此處可參考:【Day 18】
5. (訓練中) 調整模型評估當前模型好壞損失函數(Loss Functions):使用損失函數評估目前模型的好與壞。以MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), 交叉熵(Cross Entropy)為例。此處可參考:【Day 20】
6. (訓練中) 調整模型修正模型參數以梯度下降法 (Gradient Descent)為例:決定模型中參數的修正「方向」與「步長(step size)」此處可參考:【Day 21】
7. (訓練中) 調整腳步調整學習腳步透過學習速率(learning rate)來調整ML模型訓練的步長(step size),調整學習腳步。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。此處可參考:【Day 22】
8. (訓練中) 加快訓練取樣與分堆設定batch size,透過batch從訓練目標中取樣,來加快ML模型訓練的速度。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。與迭代(iteration),epoch介紹。此處可參考:【Day 23】
9. (訓練中) 加快訓練檢查loss的頻率調整「檢查loss的頻率」,依據時間(Time-based)與步驟(Step-based)。此處可參考:【Day 23】
10. (訓練中) 完成訓練(loop) -> 完成重覆過程(評估當前模型好壞 -> 修正模型參數),直到能通過「驗證資料集(Validation)」的驗證即可結束訓練。此處可參考:【Day 27】
11. (訓練後)訓練結果可能問題「不適當的最小loss?」 此處可參考:【Day 28】
12. (訓練後)訓練結果可能問題欠擬合(underfitting)?過度擬合(overfitting)? 此處可參考:【Day 26】
13. (訓練後)評估 – 性能指標性能指標(performance metrics):以混淆矩陣(confusion matrix)分析,包含「Accuracy」、「Precision」、「Recall」三種評估指標。簡介於:【Day 28】詳細介紹於:【Day 29】
14. (訓練後)評估 – 新資料適用性泛化(Generalization):對於新資料、沒看過的資料的模型適用性。此處可參考:【Day 26】
15. (訓練後)評估 – 模型測試使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試? 此處可參考:【Day 27】
16.(資料分堆的方式)(訓練前) 依據上方「模型測試」的方法,決定資料分堆的方式:訓練用(Training)、驗證用(Validation)、測試用(Test)。此處可參考:【Day 27】
⭐從所有ML模型的訓練結果中,找到「最好的」ML模型⭐:
( 原因:「訓練好一個模型」不等於「找到最好的模型」 )
1.(訓練模型)【Day 27】 使用「訓練資料集(Training)」訓練模型(調整參數),也就是「上方表格」在做的內容
2.(結束訓練)【Day 27】 訓練到通過「驗證資料集(Validation)」結束訓練(未達到overfitting的狀態前)
3.(模型再調整)【Day 27】 超參數(hyperparameters)調整或神經網路的「layer數」或「使用的node數」(一些訓練前就會先決定的東西)
4.(loop)【Day 27】 (模型再調整)後,重複上述(訓練模型)、(結束訓練),完成訓練新的模型
5.(找到最佳模型)【Day 27】 從「所有訓練的模型」中,找到能使「驗證用資料集(Validation)」最小的loss,完成(找到最佳模型)
6.(決定是否生產)【Day 27】 可以開始決定要不要將此ML模型投入生產。此時我們可以使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試?
⭐訓練 ML 模型的小實驗⭐:
1.【Day 24】 TensorFlow Playground 的簡介與介面介紹
2.【Day 24】 learning rate 的改變對訓練過程的影響
3.【Day 25】 使用神經網路(neural network)分類資料
4.【Day 25】 觀察batch size如何影響gradient descent
⭐30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝⭐:
1.【Google ML】30 – 30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝
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