코세라 Structuring Machine Learning Projects 수료

< Structuring Machine Learning Projects >

 

코세라 Deep Learning 특화과정 중 세번째 강의이다. 실제로 머신러닝 연구개발 프로젝트를 진행하다보면 모델을 분석하고 개선하는 과정에 꽤나 시간을 많이 낭비할 수 있는데, 이 강좌에서는 Andrew Ng 교수님이 여러 머신러닝 팀들과 프로젝트를 진행하며 겪은 개발사례를 토대로 프로젝트의 진행, 모델의 분석, 고도화 방안에 대한 핵심적인 노하우를 알려준다. 실제 프로젝트 개발을 진행할 때 필요한 전반적인 워크플로우, 데이터이해, 모델학습과 성능개선을 위해 유념해야할 내용들을 살펴볼 수 있어 유익한 시간이었다.

 

Structuring Machine Learning Projects 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다.

• Evaluation Metric (Satisfacing and Optimizing Metric)
• Train/Dev/Test Distribution
• Error Analysis (Ceiling Analysis)
• Transfer Learning and Multi-task Learning
• End-to-end Deep Learning

 

강의이수가 끝나면 아래처럼 수료증이 나온다.