[머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric [Andrew Ng 교수님의 머신러닝 전략 시리즈] 2022.01.23 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization 2022.01.24 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric 2022.02.09 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (3): Train / Dev / Test set 본 포스팅에서는 앤드류 응 교수님의 두번째 머신러닝 전략을 소개한다. 이번에는 평가 지표를 어떻게 설정할 것인가에 대해 다룬다. 여러 모델을 만든 다음, 그들 중 어떤 모델이 가장 성능이 좋은지를 판단하려면 비교할 수 있는 평가 지표가 있어야 한다. 이때 평가 지표는 단 하나의 수치값이어야 한다. 1. Single Numb.. 2022. 1. 24. [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization [Andrew Ng 교수님의 머신러닝 전략 시리즈] 2022.01.23 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization 2022.01.24 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric 2022.02.09 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (3): Train / Dev / Test set 본 포스팅은 Coursera에 있는 Deep Learning Specialization 강의 중 세번째 섹션인 Structuring Machine Learning Projects의 내용을 정리한 글이다. 해당 섹션은 스탠포드 대학교의 교수이자 중국 바이두의 부사장인 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 프로젝트 노.. 2022. 1. 23. 이전 1 다음
