앤드류 응(Andrew Ng)이 2016년 6월부터 쓰기 시작한 Machine Learning Yearning이 드디어 완결되었습니다. 이 책은 총 58개의 장, 118페이지로 구성되어 있습니다. 각 챕터는 머신러닝 프로젝트를 수행하기 위해 꼭 알아야 할 개념과 노하우를 담고 있습니다. 프로그램 코드는 없지만 Cookbook 스타일처럼 느껴집니다.
이 책을 받으려면 deeplearning.ai 뉴스레터에 가입해야 합니다. 완결된 PDF을 블로그에서 직접 다운로드할 수 있도록 올려 놓았습니다.
각 장은 몇 개의 카테고리로 묶여 있습니다. 카테고리 제목을 보면 이 책에 담긴 주제들을 이해하기 좋습니다.
- Setting up development and test sets
- Basic Error Analysis
- Bias and Variance
- Learning curves
- Comparing to human-level performance
- Training and testing on different distributions
- Debugging inference algorithms
- End-to-end deep learning
- Error analysis by parts
이 책은 Draft 버전입니다. 정식 책으로 출판될지는 아직 확실하지 않습니다.
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