1 Machine Learning strategy 1.1 为什么有机器学习调节策略 当你的机器学习系统的性能不佳时,你会想到许多改进的方法.但是选择错误的方向进行改进,会使你花费大量的时间,但是无法得到想要的结果. 这一部分吴恩达老师将讲解一些他在国王总结的经验教训,改进策略,避免南辕北辙.而且现在深度学习的的策略变化日新月异. 1.2 Orthogonalization(正交化) 不耦合的.举例了控制电视屏幕,汽车. 1.2.1 chain of assumption in ML 下面这…

Lesson 3 Structuring Machine Learning Projects 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第三门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 迁移学习 (Transfer learning) 深度学习中,最强大的理念之一就是,有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中. 假如说我们已经训练好一个图像识别神经网络,如猫狗识别器之类的,然后我们让它适应或者说迁移到放射科诊断,类似 X 射线扫…

About this Course You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how. Much of this content has never been…

Learning Goals Understand why Machine Learning strategy is important Apply satisficing and optimizing metrics to set up your goal for ML projects Choose a correct train/dev/test split of your dataset Understand how to define human-level performance U…

[]To help you practice strategies for machine learning, the following exercise will present an in-depth scenario and ask how you would act. Consider airplane pilots who’s training involves time spent in flight simulators. These flight simulators acce…

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

一.改进模型的几个方法 Collect more data Collect more diverse training set Train algorithm longer with gradient descent Try Adam instead of gradient descent Try bigger network Try dropout Add \(L_2\) regularization Network architecture Activation functions hidd…

第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进.这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训.比如说,很多大学深度学习课程很少提到这些策略.事实上,机器学习策略在深度学习的时代也在变化,因为现在对于深度学习算法来说能够做到的事情,比上一代机器学习算法大不一样. 1.2 正交化(Orthogon…

正交化 Orthogonalization单一评价指标保证训练.验证.测试的数据分布一致不同的错误错误分析数据分布不一致迁移学习 transfer learning多任务学习 Multi-task learning端到端的深度学习系统好处坏处Reference 这门课不是具体的技术,而是帮助你决定现在最有价值做的应该是什么 正交化 Orthogonalization 简单的说就是有些调整是不相互影响的,所以可以分开做 单一评价指标 一般来说有一个单一数值作为评价指标会更好 如果存在多个指标,一般…

Why ML stategy 怎么提高预测准确度?有了stategy就知道从哪些地方入手,而不至于找错方向做无用功. Satisficing and Optimizing metric 上图中,running time <= 100ms 就是satisficing,accuracy 就是 optimazing. Dev set and test set should be from same distribution. 传统的traing set/ dev set / test set 比例是6…