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35:55
編碼挑戰賽#151.Ukulele Tuner with Machine Learning Pitch Detection Model:使用機器學習音高檢測模型的尤克里裡調音器 (Coding Challenge #151: Ukulele Tuner with Machine Learning Pitch Detection Model)
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A2 初級
95:59
因果推論 大數據(Frontiers in Machine Learning: Big Ideas in Causality and Machine Learning)
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揭幕式--IBM機器學習發佈會--#IBMML--#theCUBE。 (Kickoff - IBM Machine Learning Launch - #IBMML - #theCUBE)
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B1 中級
37:51
TensorFlow Extended(TFX)。機器學習管道和模型理解(Google I/O'19) (TensorFlow Extended (TFX): Machine Learning Pipelines and Model Understanding (Google I/O'19))
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B1 中級
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每个人机器学习(Machine Learning for Everybody – Full Course)
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B1 中級
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什麼是機器學習? (What is Machine Learning?)
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機器學習的7個步驟 (The 7 Steps of Machine Learning)
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什麼是機器學習,它是如何工作的? (What is machine learning, and how does it work?)
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機器學習介紹 (Introduction to Machine Learning)
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B1 中級
06:11
主動(機器)學習 - Computerphile (Active (Machine) Learning - Computerphile)
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A2 初級
07:18
機器學習入門(ML Zero to Hero,第一部分) (Intro to Machine Learning (ML Zero to Hero, part 1))
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A2 初級
03:25
使用TensorFlow進行廣度和深度學習 - 機器學習 (Wide & Deep Learning with TensorFlow - Machine Learning)
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12:01
學習機器學習的最佳資源?ML到底是什麼?與ML工程師的問答 (Best Resources for Learning Machine Learning? What Is ML Anyway? Q&A with ML Engineers!)
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A2 初級
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機器學習從零到英雄(Google I/O'19) (Machine Learning Zero to Hero (Google I/O'19))
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使用機器學習改善UI/UX--Milecia McGregor | JSConf Hawaii 2020 (Using Machine Learning to Improve UI/UX - Milecia McGregor | JSConf Hawaii 2020)
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07:37
為機器學習準備你的數據集(TensorFlow編碼)。 (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))
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有監督的機器學習。Crash Course Statistics #36 (Supervised Machine Learning: Crash Course Statistics #36)
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大規模機器學習 (Large Scale Machine Learning)
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為你的JavaScript應用提供機器學習魔力(Google I/O'19) (Machine Learning Magic for Your JavaScript Application (Google I/O'19))
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遊戲開發者的機器學習(Google I/O'19) (Machine Learning for Game Developers (Google I/O'19))
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設計、機器學習和創造力(Google I/O '18) (Design, machine learning, and creativity (Google I/O '18))
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10:48
Dyad X Machina:將情感帶入機器學習(TensorFlow Meets)。 (Dyad X Machina: bringing emotion into machine learning (TensorFlow Meets))
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前端開發的機器學習,查理-傑拉德|JSConf.Asia 2019年。 (Machine Learning for Front-End Developers by Charlie Gerard | JSConf.Asia 2019)
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無監督學習 - 喬治亞理工學院 - 機器學習 (Unsupervised Learning - Georgia Tech - Machine Learning)
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由TensorFlow提供支持:Airbnb使用機器學習幫助其房源照片分類 (Powered by TensorFlow: Airbnb uses machine learning to help categorize its listing photos)
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聯邦學習。分散數據的機器學習(Google I/O'19) (Federated Learning: Machine Learning on Decentralized Data (Google I/O'19))
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Runway的介紹。創客的機器學習(第一部分 (Introduction to Runway: Machine Learning for Creators (Part 1))
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可教機2.0。讓每個人都能更輕鬆地使用人工智能 (Teachable Machine 2.0: Making AI easier for everyone)
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由TensorFlow提供支持:利用機器學習幫助古籍整理者轉錄中世紀文本。 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)
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由TensorFlow提供技術支持:利用機器學習幫助醫生檢測呼吸系統疾病。 (Powered by TensorFlow: Helping doctors detect respiratory diseases using machine learning)
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機器學習和TensorFlow的進展(Google I/O '18)。 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))
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機器學習介紹(ML Zero to Hero,第一部分 (Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1))
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機器學習介紹(ML從零到100,第一部分 (Introdução ao Machine Learning (ML de Zero a 100, parte 1))
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TensorFlow:開源的機器學習 (TensorFlow: Open source machine learning)
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TFX:TensorFlow的端到端機器學習平臺(TensorFlow Meets) (TFX: an end-to-end machine learning platform for TensorFlow (TensorFlow Meets))
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機器學習在你的設備上。選項(Google I/O'19 (Machine Learning on Your Device: The Options (Google I/O'19))
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機器學習。谷歌的願景--谷歌I/O 2016 (Machine Learning: Google's Vision - Google I/O 2016)
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機器學習。關於班級 (Machine Learning: About the class)
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TensorFlow.js將機器學習帶入網絡及其他領域,由Nick Kreeger和Nikhil Thorat撰寫。 (TensorFlow.js Bringing Machine Learning to the Web and Beyond by Nick Kreeger & Nikhil Thorat)
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使用Scikit-learn進行機器學習--使用Python和Pandas進行數據分析第6頁。 (Machine Learning with Scikit-learn - Data Analysis with Python and Pandas p.6)
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Jennifer Listgarten:CRISPR生物信息學--用於指南設計的機器學習預測模型 (Jennifer Listgarten: CRISPR Bioinformatics - Machine learning predictive models for guide design)
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什麼是人工智能、機器學習和深度學習? (What Is Artificial Intelligence, Machine Learning And Deep Learning?)
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機器學習不是未來--2016年穀歌I/O大會。 (Machine learning is not the future - Google I/O 2016)
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神經結構化學習--第二部分:用自然圖訓練 (Neural Structured Learning - Part 2: Training with natural graphs)
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你好世界--機器學習食譜#1 (Hello World - Machine Learning Recipes #1)
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深度學習解決挑戰性問題(Google I/O'19)。 (Deep Learning to Solve Challenging Problems (Google I/O'19))
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