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Korean translation of machine learning yearning book by Andrew Ng.
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-31 | 377 |
| 2026-08-02 | 377 |
| 2026-08-06 | 377 |
| 2026-08-12 | 377 |
| 2026-08-13 | 377 |
| 2026-08-18 | 377 |
| 2026-09-18 | 378 |
| 2026-09-20 | 378 |
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# 'Machine Learning Yearning' 책의 한국어 번역 이 저장소는 앤드류 응(Andrew Ng.) 교수저 'Machine Learning Yearning'라는 책의 한국어 번역 내용을 포함한다. [번역 대상이 된 원서의 링크](https://gallery.mailchimp.com/dc3a7ef4d750c0abfc19202a3/files/5dd91615-3b3f-4f5d-bbfb-4ebd8608d330/Ng_MLY01_13.pdf) 는 현재 집필중인 Draft 버전으로, 업데이트가 될 때 마다 해당 링크와 동기화 될 예정 입니다. <img src="./img/covers.png"> ## Contents [1 왜 머신러닝에 대한 전략을 알아야 하는가?](./chapters/1_Why_Machine_Learning_Strategy.md) [2 이 책을 사용 하는 방법](./chapters/2_How_to_use_this_book_to_help_your_team.md) [3 이 책을 읽기전 미리 알아야 하는 것과 사용되는 표기법](./chapters/3_Prerequisites_and_notation.md) [4 규모가 머신러닝의 진보를 이끈다](./chapters/4_Scale_drives_machine_learning_progress.md) ### *개발용 데이터셋과 테스트용 데이터셋을 설정하는 것에 대하여* [5 개발 데이터셋과 테스트 데이터셋](./chapters/5_Your_development_and_test_sets.md) [6 개발/테스트 데이터셋은 같은 분포의 데이터로 구성되어야 한다](./chapters/6_Your_dev_and_test_sets_should_come_from_the_same_distribution.md) [7 개발/테스트 데이터셋이 얼마나 커야 하는가?](./chapters/7_How_large_do_the_dev_test_sets_need_to_be.md) [8 알고리즘 최적화를 위해서 단일-숫자 평가지표를 설정하는것](./chapters/8_Establish_a_single-number_evaluation_metric_for_your_team_to_optimize.md) [9 최적화와 만족화라는 평가 지표에 대해서](./chapters/9_Optimizing_and_satisficing_metrics.md) [10 개발 데이터셋과 평가지표로 개발 사이클 순환 속도를 빠르게](./chapters/10_Having_a_dev_set_and_metric_speeds_up_iterations.md) [11 개발/테스트 데이터셋과 평가지표를 언제 바꿔야 하는가?](./chapters/11_When_to_change_dev_test_sets_and_metrics.md) [12 요약: 개발 데이터셋과 테스트 데이터셋을 설정하는 것에 관하여](./chapters/12_Takeaways_Setting_up_development_and_test_sets.md) ### *기본적인 에러 분석에 대하여* [13 빨리 시스템을 만들어 보고, 개발 사이클의 순환을 빠르게 하자](./chapters/13_Build_your_first_system_quickly_then_iterate.md) [14 에러 분석: 아이디어에 대한 평가를 위해 개발 데이터셋을 살펴보는 것](./chapters/14_Error_analysis_Look_at_dev_set_examples_to_evaluate_ideas.md) [15 에러 분석 중간에 여러가지 아이디어를 동시에 판단해 보는 것](./chapters/15_Evaluating_multiple_ideas_in_parallel_during_error_analysis.md) [16 개발/테스트 데이터셋의 잘못 레이블링된 데이터를 정리하는 것](./chapters/16_Cleaning_up_mislabeled_dev_and_test_set_examples.md) [17 큰 사이즈의 개발 데이터셋이 있는 경우, 두개의 부분집합으로 이를 나누고, 그 중 하나만 관찰하는 것](./chapters/17_If_you_have_a_large_dev_set_split_it_into_two_subsets_only_one_of_which_you_look_at.md) [18 "눈알"과 "블랙박스" 개발데이터셋은 얼마나 커야 할까?](./chapters/18_How_big_should_the_Eyeball_and_Blackbox_dev_sets_be.md) [19 요약: 기본적인 에러 분석에 관하여](./chapters/19_Takeaways_Basic_error_analysis.md) ### *편향과 분산에 대하여* [20 편향과 분산: 에러를 일으키는 두 가지 큰 원인](./chapters/20_Bias_and_Variance_The_two_big_sources_of_error.md) [21 편향과 분산의 예](./chapters/21_Examples_of_Bias_and_Variance.md) [22 최적의 에러율과 비교하는 것](./chapters/22_Comparing_to_the_optimal_error_rate.md) [23 편향과 분산 문제 해결방법에 대한 고심](./chapters/23_Addressing_Bias_and_Variance.md) [24 편향 vs. 분산의 균형 대립](./chapters/24_Bias_vs_Variance_tradeoff.md) [25 피할 수 있는 편향을 줄이기 위한 기법들](./chapters/25_Techniques_for_reducing_avoidable_bias.md) [26 학습 데이터셋에 대한 에러 분석](./chapters/26_Error_analysis_on_the_training_set.md) [27 분산치를 줄이기 위한 기법들](./chapters/27_Techniques_for_reducing_variance.md) ### *학습 곡선(Learning Curve)에 대하여* [28 편향과 분산을 진단하는 것: 학습 곡선](./chapters/28_Diagnosing_bias_and_variance_Learning_curves.md) [29 학습 데이터셋에 대한 에러의 곡선을 그리는 것](./chapters/29_Plotting_training_error.md) [30 학습 곡선을 해석하는 것: 높은 편향치](./chapters/30_Interpreting_learning_curves_High_bias.md) [31 학습 곡선을 해석하는 것: 그 외의 상황](./chapters/31_Interpreting_learning_curves_Other_cases.md) [32 학습 곡선들을 그리는 것](./chapters/32_Plotting_learning_curves.md) ### *인간 수준의 성능과 비교하는 것에 대하여* [33 왜 사람-수준의 성능과 비교해야 하는가?](./chapters/33_Why_we_compare_to_human-level_performance.md) [34 어떻게 사람-수준의 성능을 정의할 것인가?](./chapters/34_How_to_define_human-level_performance.md) [35 사람-수준의 성능을 넘어서는 것](./chapters/35_Surpassing_human-level_performance.md) ### *다른 데이터 분포에 대하여 트레이닝과 테스트하는 것에 대하여* [36 다른 분포로 부터 구성되는 학습, 테스트 데이터셋을 언제 사용해야 하는가?](./chapters/36_When_you_should_train_and_test_on_different_distributions.md) [37 모든 데이터를 사용해야하는지 어떻게 결정을 내려야 하는가?](./chapters/37_How_to_decide_whether_to_use_all_your_data.md) [38 일관적이지 못한 데이터를 포함시키기 위한 결정을 어떻게 내려야 하는가?](./chapters/38_How_to_de
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