【中英双语】吴恩达深度学习专项第三课：结构化机器学习项目

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合集 · 吴恩达公开课 (22)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 为什么需要ML策略
  2. P2 · [中文] 02 正交化
  3. P3 · [中文] 03 单一数字评估指标
  4. P4 · [中文] 04 满意指标与优化指标
  5. P5 · [中文] 05 训练开发测试集分布
  6. P6 · [中文] 06 开发集与测试集大小
  7. P7 · [中文] 07 何时该换开发测试集和指标
  8. P8 · [中文] 08 为什么要对齐人类水平
  9. P9 · [中文] 09 可避免偏差
  10. P10 · [中文] 10 理解人类水平表现
  11. P11 · [中文] 11 超越人类水平表现
  12. P12 · [中文] 12 如何提升模型表现
  13. P13 · [中文] 13 专访 Andrej Karpathy
  14. P14 · [中文] 14 做错误分析
  15. P15 · [中文] 15 清理标错的数据
  16. P16 · [中文] 16 先快速搭出第一个系统再迭代
  17. P17 · [中文] 17 不同分布上的训练与测试
  18. P18 · [中文] 18 分布不匹配时的偏差方差
  19. P19 · [中文] 19 应对数据不匹配
  20. P20 · [中文] 20 迁移学习
  21. P21 · [中文] 21 多任务学习
  22. P22 · [中文] 22 什么是端到端深度学习
  23. P23 · [中文] 23 要不要用端到端深度学习
  24. P24 · [中文] 24 专访 Ruslan Salakhutdinov
  25. P25 · [英文] 01 Why ML Strategy
  26. P26 · [英文] 02 Orthogonalization
  27. P27 · [英文] 03 Single Number Evaluation Metric
  28. P28 · [英文] 04 Satisficing and Optimizing Metric
  29. P29 · [英文] 05 Train Dev Test Distributions
  30. P30 · [英文] 06 Size of the Dev and Test Sets
  31. P31 · [英文] 07 When to Change Dev Test Sets and Metrics
  32. P32 · [英文] 08 Why Human-level Performance
  33. P33 · [英文] 09 Avoidable Bias
  34. P34 · [英文] 10 Understanding Human-level Performance
  35. P35 · [英文] 11 Surpassing Human-level Performance
  36. P36 · [英文] 12 Improving your Model Performance
  37. P37 · [英文] 13 Andrej Karpathy Interview
  38. P38 · [英文] 14 Carrying Out Error Analysis
  39. P39 · [英文] 15 Cleaning Up Incorrectly Labeled Data
  40. P40 · [英文] 16 Build First System Quickly then Iterate
  41. P41 · [英文] 17 Training and Testing on Different Distributions
  42. P42 · [英文] 18 Bias and Variance with Mismatched Distributions
  43. P43 · [英文] 19 Addressing Data Mismatch
  44. P44 · [英文] 20 Transfer Learning
  45. P45 · [英文] 21 Multi-task Learning
  46. P46 · [英文] 22 What is End-to-end Deep Learning
  47. P47 · [英文] 23 Whether to use End-to-end Deep Learning
  48. P48 · [英文] 24 Ruslan Salakhutdinov Interview
Description 
吴恩达深度学习专项③《结构化机器学习项目》完整课｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 正交化、单一评估指标、满意/优化指标：把项目目标说清楚
· 人类水平表现与可避免偏差，判断该降 bias 还是降 variance
· 错误分析、分布不匹配、迁移学习 / 多任务 / 端到端怎么选
· 真中文配音 + 英文原声双轨，承接① BV1Pmga6oEYj、②改善深层神经网络

🧭 观看指南
共 24 讲。P1–P24 为中文配音版，P25–P48 为英文原声版，可按需切换。
本课为深度学习专项第三门；建议按①→②→③顺序学习，后续④CNN ⑤序列模型将持续更新。

🎯 适合人群
已会搭网络、想把模型真正做成可迭代项目的转码自学与算法工程同学。

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