구글 머신러닝 단기집중과정 → 정규화: 희소성 – BespinAcademy

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구글 머신러닝 단기집중과정

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필수사항 및 사전 작업 1
- Lecture1.1
  
  필수사항 및 사전 작업 10 min
ML 개념 18
- Lecture2.1
  
  머신러닝 소개 03 min
- Lecture2.2
  
  ML 문제로 표현하기 15 min
- Lecture2.3
  
  ML로 전환하기 20 min
- Lecture2.4
  
  손실(Loss) 줄이기 01 hour
- Lecture2.5
  
  Tensorflow 첫걸음 01 hour
- Lecture2.6
  
  일반화(Generalization) 15 min
- Lecture2.7
  
  학습 및 테스트 세트 25 min
- Lecture2.8
  
  검증(Validation) 40 min
- Lecture2.9
  
  표현(Representation) 01 hour 05 min
- Lecture2.10
  
  특성교차 01 hour 10 min
- Lecture2.11
  
  정규화: 단순성 40 min
- Lecture2.12
  
  로지스틱 회귀 20 min
- Lecture2.13
  
  분류 01 hour 30 min
- Lecture2.14
  
  정규화: 희소성 45 min
- Lecture2.15
  
  신경망 소개 55 min
- Lecture2.16
  
  신경망 학습 40 min
- Lecture2.17
  
  다중 클래스 신경망 50 min
- Lecture2.18
  
  임베딩 01 hour 20 min
ML 엔지니어링 4
- Lecture3.1
  
  프로덕션 ML 시스템 03 min
- Lecture3.2
  
  정적 학습과 동적 학습 07 min
- Lecture3.3
  
  정적 추론과 동적 추론 07 min
- Lecture3.4
  
  데이터 종속성 14 min
ML 실무활용 사례 3
- Lecture4.1
  
  암발병 예측 05 min
- Lecture4.2
  
  18세기 문학 05 min
- Lecture4.3
  
  실무활용 가이드라인 02 min