딥러닝 프로젝트 Cycle

https://www.youtube.com/watch?v=JUJNGv_sb4Y
Stanford의 Andrew Ng 교수님의 Deep Learinig 수업 Week # : Full-cycle of DL project를 정리한 것임

Steps of an ML project

1. Select Problem
2. Get data
3. Design Model
4. Train Model
5. Test Model
6. Deploy
7. Maintain System

• Quality Assurance

• 4에서 한번에 되는 경우는 거의 없으므로 3과 4를 엄청 반복하게 될 것.

1. What is good project

• 작업하기 좋은 프로젝트가 무엇인가?
• Domain 지식을 최대한 활용하여 독특한 작업 수행
• 타당성(Feasibility) : 딥러닝으로 할 수 있는게 무엇이고 할 수 없는게 무엇인가?

2. Get data

• 데이터 수집에 걸리는 시간 / 방법?
• 새로운 프로젝트를 할 때는 뭐가 주된 이슈인지 알기가 매우 어렵다.
• 일단 첫 모델을 돌려본 후, 매우 반복적으로 진행될 것.
• 데이터를 빨리 구할 수 있다면 빨리 구해라.

3. Train Model ~ 5. Test Model

• 중요 : 각 실험에 대하여 메모를 꼭 해라.
• 수업에서 주로 다룰 부분