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머신 러닝 프로젝트 구조화

Курс от DeepLearning.AI

Начальный≈ 5.4 чКорейский

О курсе

딥 러닝 전문화 과정의 세 번째 과정에서는 성공적인 머신 러닝 프로젝트를 구축하고 머신 러닝 프로젝트 리더로서 의사 결정을 연습하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정을 마치면 머신 러닝 시스템의 오류를 진단할 수 있고, 오류를 줄이기 위한 전략의 우선 순위를 지정하고, 일치하지 않는 training/test set와 같은 복합적인 ML 설정을 이해하며 휴먼 레벨의 성능에 필적 및/또는 능가하는 ML 설정을 이해하고, 종단 간 학습, 전이 학습, 멀티 태스크 러닝을 적용할 수 있게 됩니다. 이는 또한 기본적인 머신 러닝 지식이 있는 학습자를 위한 독립형 과정입니다. 이 과정에서는 많은 딥 러닝 제품을 구축하고 출시한 Andrew Ng의 경험을 활용합니다. AI 팀의 방향을 제시할 수 있는 기술 리더가 되고 싶다면 이 과정은 수년간의 ML 업무 경험을 거친 후에 얻을 수 있는 ‘산업 경험’을 제공해드립니다. 딥 러닝 전문화 과정은 딥 러닝의 기능, 도전 과제 및 결과를 이해하고 첨단 AI 기술 개발에 참여할 수 있도록 준비하는 데 도움이 되는 기본 프로그램입니다. 머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 경력의 수준을 높이고, AI 세계의 최종적인 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 쌓을 수 있는 경로를 제공합니다.

Навыки, которые вы освоите

Applied Machine Learning Model Optimization Transfer Learning Machine Learning Model Evaluation Decision Intelligence Debugging Data-Driven Decision-Making Model Training Technical Management Machine Learning Methods Deep Learning Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Analysis

Программа курса

2 модулей · 27 учебных материалов

01ML 전략(1)15 материалов

ML 전략 소개

ML 전략을 선택해야 하는 이유Видео 직교화Видео

목표 설정

단일 숫자 평가 지표Видео 만족화 및 최적화 지표Видео Train/Dev/Test 분포Видео

Учитесь у экспертов

Andrew Ng

Instructor

머신 러닝 프로젝트 구조화

О курсе

Навыки, которые вы освоите

Программа курса

ML 전략 소개

목표 설정

Учитесь у экспертов

Andrew Ng

휴먼 레벨의 성능과 비교

머신 러닝 비행 시뮬레이터

딥 러닝 히어로즈(선택 사항)

오류 분석

Training 및 Dev/Test Set 불일치

다중 작업을 통한 학습

종단간 딥 러닝

머신 러닝 비행 시뮬레이터

딥 러닝 히어로즈(선택 사항)