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【中英字幕】吴恩达深度学习课程第三课 — 结构化机器学习项目

9.9万

1515

2019-09-07 11:30:34

https://mooc.study.163.com/course/2001280004 视频仅供学习使用，若侵权请联系删除！这是深度学习工程师微专业的第三门课在2周的学习之后，你会： -理解如何诊断机器学习系统中的错误 -能够优先减小误差最有效的方向 -理解复杂ML设定，例如训练/测试集不匹配，比较并/或超过人的表现 -知道如何应用端到端学习、迁移学习以及多任务学习很多团队浪费数月甚至数年来理解这门课所教授的准则，也就是说，这门两周的课可以为你节约数月的时间

大大鹏I6 发消息

没事就多学习咨询问题或者合作请私聊

出门在外，身份都是自己给的

【第一周机器学习（ML）策略(1)】1.1 为什么是 ML 策略

02:43

1.2 正交化

10:39

1.3 单一数字评估指标

07:17

1.4 满足和优化指标

05:59

1.5 训练_开发_测试集划分

06:36

1.6 开发集合测试集的大小

05:40

1.7 什么时候该改变开发测试集和指标

11:08

1.8 为什么是人的表现

05:47

1.9 可避免偏差

07:00

1.10 理解人的表现

11:13

1.11 超过人的表现

06:22

1.12 改善你的模型的表现

04:37

【第二周机器学习（ML）策略(2)】2.1 进行误差分析

10:33

2.2 清除标注错误的数据

13:06

2.3 快速搭建你的第一个系统，并进行迭代

06:02

2.4 在不同的划分上进行训练并测试

10:56

2.5 不匹配数据划分的偏差和方差

18:17

2.6 定位数据不匹配

10:09

2.7 迁移学习

11:18

2.8 多任务学习

13:00

2.9 什么是端到端的深度学习

11:48

2.10 是否要使用端到端的深度学习

10:20

【人工智能行业大师访谈】1. 采访 Andrej Karpathy

15:11

【人工智能行业大师访谈】2. 采访 Ruslan Salakhutdinov

17:09

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