Jost Do It!

CS230 Deep Learning Lecture 6. Deep Learning Project Strategy 강의영상 이번 강의는 Ng 선생님께서 실제 딥러닝 프로젝트를 진행할 때 생각해볼 전략들에 대해 설명해주셨다. 강의노트는 따로 제공되지 않았다. 수업에서 왜 실제 프로젝트에서 사용할 전략들을 배워야 하는가? 경험을 얻는 방법은 크게 두가지가 있다. 1. 실제 좋은 AI 팀에 들어가서 여러 문제들을 만나면서 경험하는 것 (매우 긴 시간이 걸림) 2. 수업에서 소개된 사례들을 생각하고 고민하면서 해법들을 배우는 것 (매우 짧은 시간) 1번의 고민을 한 사람들의 생각과 해결법들을 빠르게 배울 수 있기 때문에 수업에서 전략들을 배우는 것이 큰 도움이 된다. 효율적인 스타트업 팀이 프로젝트를 진행할 때 어..

CS230 Deep Learning Lecture 3. Full-Cycle Deep Learing Projects 강의영상 이번 강의는 회사 단위에서 큰 딥러닝 프로젝트에서 ML 모델을 어떻게 학습하는지에 대해 다루었다. Ng 아저씨가 강의를 진행했고, 슬라이드 없이 판서로 진행하셨다. (Ng 아저씨는 강의노트보다는 판서가 편하신듯) 좋은 딥러닝(DL) 전문가가 되려면? Interest Data Domain Knowledge: 특정 분야의 도메인 지식은 해당 분야에 unique한 기여를 불러올 수 있다. 도메인 지식과 딥러닝 지식은 양자 택일의 문제가 아니라 같이 가져가야 할 문제이다. Utility Feasibility: 딥러닝으로 현실적으로 실현 가능한 것과 실현 불가능한 것을 구분할 수 있어야한다...

CS230 Deep Learning Lecture 2. Deep Learing Intuition 강의노트 강의영상 이번 강의는 제목처럼 딥러닝에 대한 직관을 끌어내려 하였다. 수식도 일부 있었지만, 주요점은 어떤 문제를 풀 때 어떻게 딥러닝을 적용하는 것이 좋은가? 에 초점을 두었다 생각한다. 주요 슬라이드별로 내용을 정리하려 한다. Lecture 2 소개 이번 강의는 AI project를 진행할 때 의사결정을 어떻게 할 것인지를 주로 다루었다. 특히 아래의 4가지 How To에 대해 설명하였다. Collect: 데이터를 어떻게 모을 것인가? Label: 데이터의 라벨링을 어떻게 할 것인가? Architecture: 모델링 구조를 어떻게 설계할 것인가? Optimize: 해당 모델을 어떻게 최적화할 것인..

CS230 Deep Learning Lecture 1. Class Introduction and Logistics 강의노트 강의영상 이 강의는 Andrew Ng 아저씨랑 Kian 형님 두분이서 강의를 하신다. 봤을 때 Kian 아저씨가 대부분 이론적인 부분들을 설명하시고, Ng 아저씨는 한번씩 등장하시는 느낌이다. 그리고 강의는 온라인과 현강을 병행하는 flipped learning 방식으로 현강은 1주일에 1번만 수업을 진행했다고 한다. 온라인 강의와 현강의 내용은 다르다. 온라인 강의는 기본적인 내용을, 현강은 좀 더 deep 한 내용을 다룬다고 한다. 현강은 실제 학생들의 질문/답변도 그대로 나와서 마치 현장에서 듣는 느낌이 든다. 이 글에서는 Lecture 1에서 다뤘던 주요 내용들을 정리한다. ..