Machine Learning Yearning 번역문서 목록

Machine Learning Yearning 번역문서 목록


Machine Learning Yearning“은 최근에 Andrew NG 교수님이 온라인 집필 중인 딥러닝 입문서입니다. 전체 56장으로 구성되어 있으며 매주 2-3장씩 메일링으로 공개되고 있습니다. 이 공개 e-book을 번역하는 페이지입니다. 머신 러닝에 대한 실무적이고 직관적인 내용을 정리하고 있습니다. 수식과 복잡한 개념 보다는 실무에서 고민해야 하는 직관적인 내용으로 구성됩니다. 머신러닝 입문자에게 적합한 e-book입니다. 일주일에 1-2개씩 각 chapter별로 문서를 번역하고 업데이트할 예정입니다.

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2018.06.05 Ng_MLY01_07.pdf
2018.05.30 Ng_MLY01_06.pdf
2018.04.05 Ng_MLY01_04.pdf

문서 최신 변경 로그

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2018.07.16 14장 번역 추가: MLY:14. 오류 분석: 새로운 아이디어를 평가하기 위해서 개발셋 데이터를 살펴봐라.
2018.07.12 13장 번역 추가: MLY:13. 첫 시스템 빨리 구축하라. 그 다음 반복하라
2018.06.20 12장 번역 추가: MLY:12. 핵심정리: 개발 세트와 테스트 세트 구성
2018.06.20 11장 번역 추가: MLY:11. 개발 / 테스트 세트 및 평가 지표를 변경 상황


다음은 Machine Learning Yearning의 번역 문서 목록입니다.


#Ch Original Title 한글 제목
1 Why Machine Learning Strategy MLY:01. 왜 머신러닝 전략인가?
2 How to use this book to help your team MLY:02. 팀에서 이 책을 활용하는 방법
3 Prerequisites and Notation MLY:03. 선수학습과 표기법
4 Scale drives machine learning progress MLY:04. 스케일이 기계학습 발전를 이끈다.

Setting up development and test sets

#Ch Original Title 한글 제목
5 Your development and test sets MLY:05. 개발 세트과 테스트 세트
6 Your dev and test sets should come from
the same distribution
MLY:06. 개발 세트과 테스트 세트는 동일한 분포를 제공해야 한다.
7 How large do the dev/test sets need to be? MLY:07. 개발 세트와 테스트 세트의 크기
8 Establish a single-number evaluation metric
for your team to optimize
MLY:08. 최적화에 사용되는 단일 숫자 평가 지표
9 Optimizing and satisficing metrics MLY:09. 최적화 지표(Optimizing metric)와 만족 지표(satisficing metric)
10 Having a dev set and metric speeds up iterations MLY:10. 개발 세트와 지표로 반복 속도 향상
11 When to change dev/test sets and metrics MLY:11. 개발 / 테스트 세트 및 평가 지표를 변경 상황
12 Takeaways: Setting up development and test sets MLY:12. 핵심정리: 개발 세트와 테스트 세트 구성

Basic Error Analysis

#Ch Original Title 한글 제목
13 Build your first system quickly, then iterate MLY:13. 첫 시스템 빨리 구축하라. 그 다음 반복하라.
14 Error analysis: Look at dev set examples to evaluate ideas MLY:14. 오류 분석: 아이디어를 평가하기 위해서 개발셋 데이터를 살펴보라.
15 Evaluating multiple ideas in parallel during error analysis
16 Cleaning up mislabeled dev and test set examples
17 If you have a large dev set, split it into two subsets,
only one of which you look at
18 How big should the Eyeball and Blackbox dev sets be?
19 Takeaways: Basic error analysis

Bias and Variance

#Ch Original Title 한글 제목
20 Bias and Variance: The two big sources of error
21 Examples of Bias and Variance
22 Comparing to the optimal error rate
23 Addressing Bias and Variance
24 Bias vs. Variance tradeoff
25 Techniques for reducing avoidable bias
26 Techniques for reducing Variance
27 Error analysis on the training set

Learning curves

Ch Original Title 한글 제목
28 Diagnosing bias and variance: Learning curves
29 Plotting training error
30 Interpreting learning curves: High bias
31 Interpreting learning curves: Other cases
32 Plotting learning curves
33 Why we compare to human-level performance
34 How to define human-level performance
35 Surpassing human-level performance
36 Why train and test on different distributionsㅍ
37 Whether to use all your data
38 Whether to include inconsistent data
39 Weighting data
40 Generalizing from the training set to the dev set
41 Addressing Bias and Variance
42 Addressing data mismatch
43 Artificial data synthesis
44 The Optimization Verification test
45 General form of Optimization Verification test
46 Reinforcement learning example
47 The rise of end-to-end learning
48 More end-to-end learning examples
49 Pros and cons of end-to-end learning
50 Learned sub-components
51 Directly learning rich outputs
52 Error Analysis by Parts
53 Beyond supervised learning: What’s next?
54 Building a superhero team - Get your teammates to read this
55 Big picture
56 Credits
작성자: 김태완
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작성자: 김태완
1999년 부터 Java, Framework, Middleware, SOA, DB Replication, Cache, CEP, NoSQL, Big Data, Cloud를 키워드로 살아왔습니다. 현재는 한국오라클 빅데이터 팀 소속으로 빅데이터와 Machine Learning을 중점에 두고 있습니다. 최근에는 Deep Learning을 열공 중입니다.