Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment The Machine Learning Project Lifecycle Steps of an ML Project Scoping 프로젝트 정의 및 결정. 기계 학습을 어떤 문제에 적용할지, X(입력)와 Y(출력)가 무엇인지를 정합니다. Data 알고리즘에 필요한 데이...
Week 2: Select and Train a Model Modeling Overview Model-centric AI development Data-Cetnric AI develpopment AI 뿐만 아니라 데이터에 신경 써서 학습하면 좀더 효과적인 모델을 만들 수 있음 Key Challenges AI System = Code(algorithm/m...
Week 3: Data Definition and Baseline Define Data and Establish Baseline Why is data definition hard? 라벨링에 대한 가이드가 조금이라도 명확하지 않을 경우 같은 데이터라도 다른 라벨링이 나올 가능성이 높음 같은 데이터가 다른 라벨이 나올 경우 모델 성능이 낮아질 가능성이 있음 일...