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딥러닝 3단계: 머신러닝 프로젝트 구조화하기
Andrew Ng
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딥러닝 3단계: 머신러닝 프로젝트 구조화하기
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01. 강의 소개
02. 이 코스를 개발한 전문가
03. 부스트코스 학습 가이드
04. 시작합니다!
1. ML 전략 소개
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머신러닝 전략 개요
직교화
2. 목표 설정하기
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단일 실수 평가 기준
최적화 척도 만족시키기
Train/Dev/Test 세트 분포
Dev 와 Test 세트의 크기
언제 Dev/Test 세트를 바꿔야할까요?
3. 사람 수준의 성능과 비교하기
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사람 수준의 성능과 비교하기
왜 사람 수준의 성능을 봐야할까요?
회피 가능 편향
사람 수준의 성능 이해하기
사람 수준의 성능 뛰어넘기
모델 퍼포먼스 향상시키기
4. 오차 분석
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오차 분석
오차 분석하기
잘못 라벨링된 데이터 해결하기
첫 모델은 빠르게 만들고 실행해라
5. 트레이닝&Dev/Test 불일치
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Training 과 Dev/Test 세트의 불일치
훈련과 테스트 세트가 서로 다른 분포에 있는 경우
훈련-개발 세트
데이터 분포 불일치 문제
6. 다양한 문제로부터 학습시키기
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다양한 문제로 부터 학습시키기
전이학습(Transfer Learning)
다중 작업 학습(Multitask Learning)
7. End-to-End 딥러닝
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End-to-End Deep Learning 은 무엇인가요?
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01. 강의 소개
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02. 이 코스를 개발한 전문가
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03. 부스트코스 학습 가이드
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04. 시작합니다!
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