머신러닝 썸네일형 리스트형 코세라 Machine Learning Modeling Pipelines in Production 수료 코세라 MLOps 특화과정의 세번째 강의이다. 두번째 강의인 Data Lifecycle in Production 처럼 있는 구글 텐서플로 엔지니어 Robert Crowe 라는 분이 강의를 진행하신다. 수업은 총 5주차 내용으로 구성되어있고, 4주차 과제까지 완료하면 수료증이 발급된다. 나는 ML 이나 특히 MLOps 쪽을 잘아는 것은 결코 아니지만 전혀 모르는 것도 아니다. 철저하게 내 입장에서 강의를 평가한다면, 이번강의 역시 약간 실망스러운 감이 있다. 코세라 강좌가 MLOps 를 위한 Tensorflow 소개를 위한 것인가 싶기도하다. 실무적으로 활용할 수 있는 스킬적인 부분은 없고, 아주 기본적인 내용.. 더보기 코세라 Machine Learning Data Lifecycle in Production 수료 코세라 Machine Learning Engineering for Production (MLOps) 특화과정의 두번째 강좌로서, 이번에는 Andrew Ng 교수님이 아닌 구글의 TensorFlow Developer Engineer로 있는 Robert Crowe 라는 분이 강의를 진행하신다. 수업은 총 4주차 내용으로 구성되어있고, 마지막 4주차 수업은 Optional 이라 나처럼 생략해도 수료증이 발급된다. 솔직히 첫번째 강좌인 Introduction to Machine Learning in Production 을 들으며 데이터처리와 모델관리 부분에 있어 굉장히 공감을 많이 했었고 다음 강좌의 콘텐츠에 대해 기대했던.. 더보기 코세라 Introduction to Machine Learning in Production 수료 Machine Learning Engineering for Production (MLOps) 의 첫번째 강의로 실제 산업에서 ML 프로젝트를 성공적으로 잘 수행하기 위해 기본적으로 알아두어야할 과정들과 체크포인트들을 짚어준다. Introduction to Machine Learning in Production 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다. ML lifecycle and definition of "concept drift" Shadow, canary, and blue-green deployment scenario in automation Selecting and Training a Model Precess .. 더보기 코세라 Structuring Machine Learning Projects 수료 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. Eval.. 더보기 Computer Vision 스터디자료 Princeton Lectures in Analysis - Fourier Analysis - Complex Analysis Discrete-Time Signal Processing (Alan V. Oppenheim) Digital Image Processing (Rafael C. Gonzalez) Computer Vision: A Modern Approach (David A. Forsyth) Computer Vision : Algorithms and Application (Richard Szeliski) 선행대수와 군 (이인석) Multi View Geometry in Computer Vision (Richard Hartley) Stanford University .. 더보기 코세라 Neural Networks and Deep Learning 수료 Andrew Ng 교수와 deeplearning.ai 가 코세라 플랫폼을 통해 제공하는 Deep Learning 특화과정 중 첫번째 강의이다. 첫번째 강의인 Neural Networks and Deep Learning은 총 4주 과정으로 구성되어 전반적으로 머신러닝의 MLP(Multi Layer Perceptron)에 관한 내용을 다루고 있으며, 네트워크의 순전파, 역전파, 파라미터 업데이트 과정을 자세하게 알려주고 이를 통해 로우레벨에서 직접 파이썬 코드로 구현해보는 과제를 수행하게 된다. Neural Networks and Deep Learning 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다. Neural Network Basics Logi.. 더보기 Principal Component Analysis(PCA) 알고리즘 전체코드 및 결과에 대한 내용은 아래 GitHub 에 PDF 로 올려두었으니 참고해 직접 작성해보면 도움될 듯하다. GitHub주소: https://github.com/pjh5672/Machine_Learning/blob/master/Mathematics_for_Machine_Learning%20(Imperial%20College%20London)/principal_component_analysis.ipynb Principal Component Analysis(PCA), 주성분 분석 알고리즘은 대표적인 비지도학습 기법으로 주로 차원을 축소하고 데이터를 압축하는데 사용되며, 알고리즘 구현방법은 아래와 같다. 데이터 정규화 - Whitening 이라고도 하며, 데이터분포를 원점 기준으로 변경.. 더보기 코세라 Advanced Machine Learning 수료 Advanced Machine Learning 이라는 과정이름이 매력적(?)이어서 수강을 시작했다. 이 특화과정은 (1) Introduction to Deep Learning, (2) How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers, (3) Bayesian Methods for Machine Learning, (4) Practical Reinforcement Learning, (5) Deep Learning in Computer Vision 의 과목으로 구성되어있고, 나는 "Introduction to Deep Learning" 와 "Deep Learning in Computer Visi.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
