Deep Learning Specialization (Coursera) 自習記録 (C1W1)

はじめに

Deep Learning Specialization の Course 1, Week 1 (C1W1) の内容です。

(C1W1L01) Welcome

内容

各コースの説明です。

1. Neural Network and Deep Learning
2. Improving Deep Neural Network ; Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
3. Structuring Your Machine Learning Project
4. Convolutional Neural Network (CNN)
5. Natural Language Processing ; Build Sequence Model

(C1W1L02) What is a Neural Network

内容

ニューラルネットワークの簡単な説明です。家のサイズ，場所 (郵便番号)，周囲の資産状況などから家の価格を予測することを事例にして，説明します。

(C1W1L03) Supervised Learning with a Neural Network

内容

• 教師あり学習 (supervised learning) の簡単な説明
• ニューラルネットワークの種類
  • Standard Neural Network (NN)
  • Convolutional NN → 画像
  • Recurrent NN → 音声データ (時間要素のあるもの)
• データの種類
  • structured data ; データベースを持つ
  • unstructured data ; audio, image, text

(C1W1L04) Why is Deep Learning Taking Off

• (ラベル付き) データ量とパフォーマンスの比較
  • traditional learning algorithm は，データ量が増えても，比較的データ量が少ない領域でパフォーマンスがサチる
  • small NN → large NN となると，traditional algorithm でパフォーマンスがサチる領域でも，パフォーマンスを向上させることができる
  • 大量のデータと十分大きな NN がポイント
• シグモイド (sigmoid) 関数から ReLU (Restricted Linear Unit) にすると，収束が早くなる

(C1W1L05) About This Course

このコースのアウトラインの説明。

1. Introduction
2. Basics of Neural Network Programming
3. One Hidden Layer Neural Network
4. Deep Neural Network

参考

• Deep Learning Specialization (Coursera) 自習記録 (目次)