[COURSERA] ML strategy

Machine Learning 에서 Accuracy를 높이고자 할때 아래의 방법들 중 하나를 사용할 수 있다.

 1) Data 수집

 2) 다양한 학습 데이터 수집(및 사용)

 3) 더 오래 학습(차원을 높이기 등)

 4) 다른 optimization 알고리즘 사용 (예를들면 gradient descent 대신 Adam 사용)

*Adam? 참고 : http://shuuki4.github.io/deep%20learning/2016/05/20/Gradient-Descent-Algorithm-Overview.html

 5) Bigger/Smaller Network 사용해보기

 6) Drop out하기

 7) L2 Regularzation

* L1/L2 Regularzation? Overfitting을 해결하는 방법중 하나. 참고: http://aikorea.org/cs231n/neural-networks-2-kr/

 8) Network Architecture ( Activation function, hidden Units 조정 등)

뭘해야할까..?

일정 시간을 할애한다고 할때 결과를 매번 기다려서 성능을 비교한다면 매우 오래시간이 걸릴 것이다.

ML strategy 강의에서는, ML문제를 분석하고 어떤 방법을 사용하는것이 가장 좋을지에 대해 알아본다.