마크투비의 고 GO

Lecture 5 | ML Projects Full Stack Deep Learning 5강을 듣고 정리한 글입니다. 영어 강의라서 해석이 모호한 부분은 강의 내용을 영어 그대로 인용했습니다. 5강에서는 머신러닝 프로젝트를 하기 위한 필요한 모든 것에 대해 다룹니다. 1. Why do ML projects fail? AI 프로젝트의 85%는 실패한다. ML 프로젝트는 대부분 “RESEARCH” 프로젝트이기 때문에 100%의 성공률을 목표로 해서는 안된다. ML 프로젝트는 실패하기 쉬운데, 이유는 다음과 같다. Many ML projects are technically infeasible or poorly scoped. 기술적으로 불가능하다. Many ML projects never leap product..

Lecture3 | RNNs Full Stack Deep Learning 3강을 듣고 정리한 글입니다. 영어 강의라서 해석이 모호한 부분은 강의 내용을 영어 그대로 인용했습니다. 1. Sequence problems Sequnce Model sequence model이란 연속적인 입력(sequential input)으로부터 연속적인 출력(sequential output)을 생성하는 모델이다 모델에 따라 입력과 출력이 모두 sequence data일 수도, 입력과 출력 중 하나만 sequence data일 수도 있다 여러 sequence model은 다음과 같은 sequence data들을 다루고, sequence problem의 대표적인 예시로 기계번역(machine translation)과 챗봇(cha..