Google新增了三個新的機器學習課程,分別是針對叢集、推薦系統以及測試和除錯三個部分。叢集課程從頭開始介紹叢集應用程式的定義,並協助企業在複雜資料中找出模式與相關群組,裡面會介紹熱門的叢集演算法k-means,Google提到,雖然k-means是相對簡單的演算法,但是有趣與困難的地方,會在定義k-means的量測相似度方法上。

第二個課程則是以Google推薦系統建置專家的經驗,手把手教開發者如何建立機器學習模型,並推薦內容給使用者,其中會解釋推薦系統常用的不同模型,包括矩陣分解以及深度神經網路,但Google提醒,學習者需要有一些線性代數的背景,才能比較容易理解課程內容。

而第三個課程則是在教開發者機器學習模型的測試與除錯技巧,這部分很重要,因此需要特別自成一個課程,是因為機器學習系統的測試和除錯,與傳統軟體有很大的不同,這個課程會從除錯模型,一路教導開發者到監控生產的工作管線。

這三個課程是Google去年所發布的MLCC(Machine Learning Crash Course)系列課程中的一部分,MLCC是Google用來教育內部員工的機器學習速成課程,課程教材包含了教學影片以及動手實作的作業。


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