ディレクトリ
「構造化機械学習プロジェクト」 | ノートリスト |
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1週目 | 機械学習戦略1 |
第1週ポータル—> | [1.1 ML戦略とは] [1.2直交化] [1.3単一デジタル評価指標] [1.4満足度と最適化指標] [1.5トレーニング/開発/テストセットの除算] [1.6開発セットテストセットのサイズ] [1.7いつ変更の開発_テストセットとインジケーター] [1.8人間のパフォーマンスとは] [1.9回避可能なエラー] [1.10人間のパフォーマンスを理解する] [1.11人間のパフォーマンスを超えて] [1.12モデルのパフォーマンスを改善する] |
第2週 | 機械学習戦略2 |
第2週ポータル—> | [2.1エラー分析] [2.2誤ってマークされたデータをクリアする] [2.3最初のシステムをすばやく構築して繰り返す] [2.4異なるパーティションで トレーニングしてテストする] [2.5不一致のデータパーティションの偏差とエラー] [2.6位置データの不一致] [2.7転移学習] [2.8マルチタスク学習] [2.9エンドツーエンドの深層学習とは] [2.10 エンドツーエンドの深層学習を使用するかどうか] |
インタビュー | ダニエルインタビュー |
ポータル—> | [Andrej Karpathy] [Ruslan Salakhutdinov ] |