Google ML Bootcamp/structuring Machine Learning Projects
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Structuring Machine Learning Projects - Week2Google ML Bootcamp/structuring Machine Learning Projects 2023. 9. 19. 19:58
※ Transfer Learning - 한 분야의 문제를 해결하기 위해서 얻은 지식과 정보를 다른 문제를 푸는데 사용하는 방식. - 컴퓨터 비전의 영역에서 전이 학습으로 수행된 모델들이 높은 성능을 보이고 있음. - ImageNet과 같은 데이터셋으로 이미 학습된 pretrained Model을 사용해서 뒷 부분에 FC를 붙여서 학습시킴. - 초깃값으로 이미 학습된 model을 사용할 수 있어 학습 속도 면에서 2~3배의 효과를 낼 수 있음. ※ Multi-task Learning - transfer Learning에서는 A작업을 배우고 B작업으로 넘어가는 과정에서 순차적인 과정이 필요했으나 Multi-task Learning에서는 일을 동시에 시작하여 신경망이 여러가지 일을 동시에 할 수 있어, 각각의..
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Structuring ML projects - 1Google ML Bootcamp/structuring Machine Learning Projects 2023. 9. 16. 18:05
1. Orthogonalization - Fit training set well on cost function : Adam과 같은 최적화 - Fit dev set well on cost function : 정규화, training set을 크게 만들기 - Fit test set well on cost function : dev set을 크게 만들기 - Performs well in real world : 현실적인 알고리즘에 적용 X -> 개발 세트나 비용함수를 바꿔야 한다. 2. Single Number Evaluation Metric - 단일 실수 평가 지표를 사용하는 것이 유용하다 - 분류기 선택 시에는 Precision과 Recall 두 가지를 모두 가지고 평가하기 보다는 두 가지 성능 지표를 합쳐..