로그인 바로가기 하위 메뉴 바로가기 본문 바로가기
  • 타입 MOOC 강좌
  • 기간 상시 수강
  • 시간 자유롭게 학습
  • 수강 승인 방식 자동 승인

교수자 소개

  • 커넥트재단

    커넥트재단은 '커넥트 번역 서포터즈'와 함께 deeplearning.ai 강의를 번역하여 제공합니다. 모든 강의의 저작권은 deeplearning.ai에게 있습니다

  • Andrew Ng

    Andrew Ng 교수님은 현재 Coursera 의 Co-founder 겸 Stanford University 에서 겸임교수를 하고 있습니다. 이전에는 Google Brain을 공동 설립하고 이끌었으며 Baidu 의 전 부사장 겸 수석 과학자였습니다.

강의미리보기

  1. ML전략 소개
    1. 머신러닝 전략 개요
      미리보기

강의계획

강의목록
  1. ML전략 소개
    1. 머신러닝 전략 개요
    1. 직교화
  2. 목표설정하기
    1. 단일 실수 평가 기준
    1. 최적화 척도 만족시키기
    1. Train/Dev/Test 세트 분포
    1. Dev 와 Test 세트의 크기
    1. 언제 Dev/Test 세트를 바꿔야할까요?
  3. 사람 수준의 성능과 비교하기
    1. 왜 사람 수준의 성능을 봐야할까요?
    1. 회피 가능 편향
    1. 사람 수준의 성능 이해하기
    1. 사람 수준의 성능 뛰어넘기
    1. 모델 퍼포먼스 향상시키기
  4. 오차 분석
    1. 오차 분석하기
    1. 잘못 라벨링된 데이터 해결하기
    1. 첫 모델은 빠르게 만들고 실행해라
  5. Training 과 Dev/Test 세트의 불일치
    1. 훈련과 테스트 세트가 서로 다른 분포에 있는 경우
    1. 훈련-개발 세트
    1. 데이터 분포 불일치 문제
  6. 다양한 문제로 부터 학습시키기
    1. 전이학습(Transfer Learning)
    1. 다중 작업 학습(Multitask Learning)
  7. End-to-end Deep Learning
    1. End-to-End Deep Learning 은 무엇인가요?
    1. End-to-End Deep Learning 사용여부
  8. 다음 코스 안내
    1. 다음 코스: 합성곱 신경망 네트워크 (CNN)

추가정보

번역 및 내용 감수 총괄: 박해선(텐서플로우 블로그)
번역: 임도연, 김종인, 이창윤, 박준희, 홍재이, 한동훈, 조하늘, 박정빈 (커넥트번역서포터즈)
퍼블리싱: 장지수(커넥트재단)