조대협의 블로그

모두의 연구소 JAX님 영상 강의 요약 Numpy의 대체제이지만 GPU,TPU 사용이 가능함. 구글과 허깅페이스가 강력하게 밀고 있는 프레임웍. Functional programming 모델로 Numpy와 프로그래밍 모델이 다소 다름. Immutable(변경 불가능 특징)을 가짐. 예를 들어 # In NumPy arrays are mutable x = np.arange(size) print(x) x[index] = value print(x) JAX의 경우 직접 값을 변경하는것이 불가능하고 set function을 직접 사용해야 한다. # Solution/workaround: y = x.at[index].set(value) print(x) print(y) JIT 컴파일 방식을 사용함. @jit 데코레이터나..

Vertex.AI Pipeline(Kubeflow pipeline) & metadata 조대협 (http://bcho.tistory.com) 이 글은 google developer codelab의 Using Vertex ML Metadata with Pipeline 예제를 기반으로 한다. . (코드 소스 : https://codelabs.developers.google.com/vertex-mlmd-pipelines) 예제 코드의 실행은 위의 링크를 참고하면, step by step으로 진행할 수 있다. Vertex.AI는 구글 클라우드의 AI 플랫폼 솔루션으로 여러가지 컴포넌트를 가지고 있다. 이 예제에서는 데이터를 읽어서 학습하고, 모델을 만들어서 배포하는 파이프라인에 대해서 설명한다. 파이프라인의 개..

Data Preprocessing in ML Pipeline 본글은 구글 클라우드 블로그에 포스팅한 글을, 재 포스팅 허가를 받은 후 포스팅한 글입니다. 다른 좋은 글들도 많으니 아래 출처 링크를 참고해 주새요출처 링크 머신러닝 파이프라인에서, 데이터는 모델 학습 및 서빙의 입력에 알맞게 가공되어야 한다. 이를 전처리라고 하는데, 이번 글에서는 전처리에 대한 개념과 이에 대한 구현 옵션등에 대해서 알아보도록 한다.처리 단계별 데이터 분류머신러닝에서 데이터 전처리는 모델 학습에 사용되는 데이터 형태로 데이터를 가공하는 과정을 이야기한다.데이터 전처리는 여러 단계로 이루어지는데, 단계별로 처리된 데이터에 대해서 다음과 같이 명명한다. Raw data초기에 수집된 원본 데이터로 분석이나, 머신러닝 학습 용도로..

Kubeflow pipeline 과 TFX 메모 TFXTFX는 Tensorflow Extended 로, 머신러닝 파이프라인을 구현하는데 필요한 여러가지 컴포넌트들을 지원한다. TFDV : 모델 Validation으로, EDA뿐만 아니라 데이터의 특성을 파악하여 저장한후에, 향후에 데이터가 들어 왔을때 Validation이 가능하다TFT : 데이터 Transformation 작업을 한다TFMA : 학습된 모델에 대한 평가 작업을 한다TF-Serving : Prediction RunTime 엔진을 제공한다.파이프라인 엔진이렇게 각각의 컴포넌트가 있을때, 이 컴포넌트를 묶어서 오케스트레이션을 해야하는데, 이를 위해서 제공되는 것이 TFX pipeline이다. 실제 런타임 엔진이 있는 것이 아니라 SDK형태를 ..

XGBoost 알고리즘의 개념 이해 조대협 (http://bcho.tistory.com) XGBoost는 Gradient Boosting 알고리즘을 분산환경에서도 실행할 수 있도록 구현해놓은 라이브러리이다. Regression, Classification 문제를 모두 지원하며, 성능과 자원 효율이 좋아서, 인기 있게 사용되는 알고리즘이다. XGBoost는 여러개의 Decision Tree를 조합해서 사용하는 Ensemble 알고리즘이다.먼저 Decision Tree에 대한 개념을 보면 다음과 같다. 여러개의 이진 노드를 겹쳐서 피쳐별로 판단을 해서 최종 값을 뽑아내는 형태가 된다. Ensemble은 여러개의 모델을 조합해서 그 결과를 뽑아 내는 방법이다. 정확도가 높은 강한 모델을 하나 사용하는 것보다,..

자연어 처리Word representation조대협 (http://bcho.tistory.com) 머신러닝을 위해서 단어를 수치화 하는 방법을 Word Representation이라고 한다.가장 쉬운 방법으로는 One-hot-encoding을 사용하는 방법이 있지만, 이 방법의 경우에는 단어간의 의미를 수식화할 수 없고, 특히나 단어가 많을 경우에는 단어를 표현하는 벡터(행렬)의 크기가 커지며, 그중에서 하나의 필드만 1로 처리하기 때문에 공간 소모가 심하다. 그래서 분포 가설(Distributed hypothesis)를 기반으로한 방식이 많이 사용되는데, 분포 가설(Distributed hypothesis) 란, 같은 문맥의 단어는 비슷한 의미를 갖는다는 개념으로 두 가지 방식이 많이 사용된다.Coun..

AutoEncoder vs Variant AutoEncoder 조대협 (http://bcho.tistory.com) AbnormalAutoEncoder는 입력값을 기반으로 여기서 특징을 뽑아내고, 뽑아낸 특징으로 다시 원본을 재생하는 네트워크이다. 이미지 합성이나 압축, Abnormal Detection 등 여러 유스케이스에 사용이 될 수 있지만, 특히 추출된 특징 (latent coding)은 데이타의 특징을 이해하는데도 유용하게 사용될 수 있다. 이 글에서는 AutoEncoder와 요금 각광 받는 VAE (Variant Auto Encoder) 의 차이를 알아보고 특히 latent coding의 값이 어떻게 다르게 표현되며, 어떤 의미를 가지는지에 대해서 이해한다. 일반 오토 인코더의 모양은 다음과 ..

End2End 머신러닝 플랫폼 Kubeflow 조대협 (http://bcho.tistory.com)머신러닝 파이프라인머신러닝에 대한 사람들의 선입견중의 하나는 머신러닝에서 수학의 비중이 높고, 이를 기반으로한 모델 개발이 전체 시스템의 대부분 일 것이라는 착각이다.그러나 여러 연구와 경험을 참고해보면, 머신러닝 시스템에서 머신러닝 모델이 차지하는 비중은 전체의 5% 에 불과하다. 실제로 모델을 개발해서 시스템에 배포할때 까지는 모델 개발 시간보다 데이타 분석에 소요되는 시간 그리고 개발된 모델을 반복적으로 학습하면서 튜닝하는 시간이 훨씬 더 길다. 머신러닝 파이프라인은 데이타 탐색에서 부터, 모델 개발, 테스트 그리고 모델을 통한 서비스와 같이 훨씬 더 복잡한 과정을 거친다. 이를 머신러닝 End to ..

https://github.com/NVIDIA/DeepRecommender 북마크

K Fold Cross Validation 조대협 (http://bcho.tistory.com) K 폴드 크로스 벨리데이션 / 교차 검증이라고도 함. 용어 정리.별거 있는건 아니고 전체 데이타를 K개로 나눈다음. (각각을 폴드라고함), 첫번째 학습에서는 첫번째 폴드를 테스트 데이타로 쓰고두번째 학습에서는 두번째 폴드를 테스트 데이타로 쓰고N번째 학습에서는 N번째 폴드를 테스트 데이타로 쓴다. (출처 : http://library.bayesia.com/pages/viewpage.action?pageId=16319010) 그래서 폴드가 5개면 5 Fold CV (Cross validation)이라고 한다.