#6. 에러 해부학: Bias-Variance Trade-off

머신러닝을 하면 필연적으로 예측값과 참값 사이의 에러가 존재할 수 밖에 없는데요, 그렇다면 이 에러는 과연 어디로부터 오는 것일까요? 에러의 구성요소를 한번 분석해 보겠습니다. 머신러닝 이론적으로도 의미가 큰 Bias-Variance Trade-off에 대한 내용입니다.

[비디오]

[슬라이드]

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#5. Training/Test/Validation Set : 오버피팅을 피하는 방법

오버피팅은 머신러닝에 있어서는 꼭 극복해야 할 산이죠. 그렇다면 이 문제는 어떻게 극복할 수 있을까요? 오버피팅을 다루기 위한 Training set / Test set / Validation set 이용방법을 알아보도록 하겠습니다.

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#4. 오버피팅 (Overfitting): 누구나 처하게 될 문제

오버피팅(overfitting)은 머신러닝 100년 한 사람도 꾸준히 고민해야 하는 사항입니다. 머신러닝 연구자라면 누구나 처하게 되는 오버피팅 문제, 과연 오버피팅이란 무엇일까요?

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#3. 머신러닝 / 딥러닝 강의 7가지 추천!

머신러닝 / 딥러닝 강의 7가지를 추천해드립니다.

1. Coursera machine learning 강좌 https://www.coursera.org/learn/machine-learning
2. Udacity deep learning 강좌 https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
3. Mathematical monk 유투브 강좌 https://www.youtube.com/playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA
4. Stanford CNN 강좌 http://cs231n.stanford.edu/
5. Bay area 딥러닝 스쿨 https://www.youtube.com/channel/UCb7PaTJYueRh6Y5rQ7h3U3w
6. 딥러닝 서머스쿨 https://sites.google.com/site/deeplearningsummerschool2016/schedule
7. 테리의 기계학습 입문 https://youtu.be/j3za7nv7RfI

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#2. 머신러닝, 그 느낌적인 느낌

대체 머신러닝은 어떤 일을 하는 걸까요?

대충 감이라도 잡으면서 머신러닝을 이용합시다~

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#1. "테리의 딥러닝 토크" 유투브를 시작합니다!

안녕하세요 테리입니다~!

딥러닝 팟캐스트가 있었으면 좋겠다는 고민을 하다가 그냥 저 혼자 유투브 채널을 만들어버렸습니다 ^^ 앞으로 머신러닝/딥러닝에 대한 이런저런 개념들과 관련 생각들을 공유할텐데요, 길지도 않게 딱 5~7분 정도의 길이로 만들 생각입니다! 저도 시간이 없으니 편집도 없고 짧게 라이브로 주~욱~

앞으로 틈날 때마다 올려볼테니까요, 제가 중간에 그만두지 않게끔 종종 응원도 해주시고 피드백도 많이주셔요 ㅎㅎ 그럼 즐겨주세요! 유투브 구독 꾹! 페이지도 좋아요 꾹!

[YouTube] 테리의 딥러닝 토크 유투브,  

https://www.youtube.com/playlist?list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq 

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