1 Why Machine Learning Strategy
머신러닝은 셀 수 없을 정도로 많은 중요한 어플리케이션의 근간을 이룬다. 이는 웹 검색, 이메일 스팸처리, 음성 인식, 상품 추천과 같은 것을 포함한다. 지금 머신러닝 어플리케이션 제작 중에 있다면, 당신은 아마도 빠른 진척을 만들어 내기를 원할 것 이다. 이 책은 당신이 그렇게 할 수 있게 도와주기 위해 작성 되었다.
예제: 고양이 사진 관련 스타트업
당신이 스타트업을 만들었고, 고양이를 사랑하는 사람들에게 끊임 없는 고양이 사진을 제공하려고 한다고 가정해 보자.
사진속의 고양이를 감지하는 컴퓨터 비전 시스템을 만들기 위해서 뉴럴 네트워크를 사용할 수 있다. 그러나 안타깝게도, 사용된 학습 알고리즘의 정확도가 아직 충분히 좋다고 말하기 어렵다. 이러면 고양이 감지 능력을 향상시키기 위해서 엄청난 압박에 시달리게 될 지도 모른다. 이때, 무엇을 할 수 있을까?
이를 위해서 아래와 같은 여러가지 아이디어 를 가질 수 있다:
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더 많은 데이터의 수집 고양이가 포함된 더 많은 사진의 확보
- 더 다양한 트레이닝 셋의 수집
- 그 예로는, 일반적이지 않은 자세를 취하고 있는 고양이 사진 / 일반적이지 않은 색상의 고양이 사진 / 다양한 카메라 설정으로 찍힌 고양이 사진 / … 등이 있을 수 있다
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더 긴 시간동안 더 많은 횟수의 Grandient Descent를 반복(iteration) 하여 알고리즘을 트레이닝 시키는 것
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더 많은 레이어, 히든 유닛, 또는 파라메터 로 구성된 더 큰 뉴럴 네트워크를 시도해 보는 것
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작은 뉴럴 네트워크 를 시도해 보는 것
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L2 regularization와 같은 테크닉 을 시도해 보는 것
- 활성 함수 또는 히든 유닛의 개수등에 변화 를 주어 뉴럴 네트워크의 설계를 바꾸어 보는 것
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위에 제시된 가능한 옵션 중, 잘 선택하면 아주 똑똑한 고양이 사진을 감지하는 플랫폼 구축이 가능 할 수도 있다. 그러나, 선택을 잘못하면, 수개월 시간을 낭비하게 될지도 모른다. 어떻게 해야 잘 선택할 수 있을까?
이 책이 그것에 대한 해답을 알려줄 수 있기를 바란다. 대부분의 머신 러닝 문제는 의미있거나 의미 없는 시도를 암시하는 단서를 보여준다. 이러한 단서를 발견하는 능력은 시스템 개발에 있어서 많은 시간을 절약하는데 도움을 줄 것이다.