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..