아키텍쳐 /머신러닝 6

L2 Regularization

머신러닝 모델 학습에서 일어나는 오버피팅 문제를 해결하기 위한 방법으로 여러가지 방안이 있는데, 뉴럴 네트워크에서 drop out , Early stopping (모델이 오버피팅 되기전에 학습을 멈추는 방법) 등이 있다. 여기서 살펴볼 내용은 오버피팅을 해결하기 위한 기법중의 하나인 L2 Regularization이다. 일반적으로 loss 함수는 아래 그림과 같이 (y-y':원본데이타 - 예측데이타) 의 차이를 최소화하는 값을 구하는 식으로 되어 있다. L2 Regularazation 기법은 이 Loss 함수의 값 뿐만 아니라, 모델의 복잡도를 최소화하는 weight 값을 차는 방식으로 식을 변형한다. 모델의 복잡도에 대한 계산은 weight 값의 최소값을 구하는 방식을 사용하는데, L1 Regularz..

Feature Crossing

Feature crossing 피쳐 크로싱이란, 주어진 피쳐로 문제를 해결할 수 없을때 (특히 선형문제), 두개 이상의 피쳐를 곱해서 새로운 피쳐를 생성해내는 방버이다. Overcrossing 피쳐크로싱을 한 피쳐를 많이 사용하게 되면 오히려 역효과(오버피팅등)이 발생할 수 있는데, 이를 오버크로싱이라고 한다. 아래 그림을 보면 X1,X2 피쳐를 크로싱한 3개의 추가 피쳐를 사용하였는데, 그림과 같이 분류 모델의 그래프과 왼쪽 상단에도 생기고 또한 분류 경계가 직선으로 아래그림 다음 그림과 같이 선형이면 충분함에도 불구하고, 오히려 곡선으로 구부러지면서 오버피팅이 되는 것을 확인할 수 있다. 아래는 해당 데이터 셋에 대한 이상적인 경계선을 표현한다. 여기서는 피쳐 크로싱된 데이터를 사용하지 않았다.

Vertex AI : 모델 학습 및 하이퍼 패러미터 튜닝

Vertex AI : 모델 학습 및 하이퍼 패러미터 튜닝 조대협 (http://bcho.tistory.com) 가장 기본적이지만 클라우드를 사용하면서 가장 효과적인 기능이 모델 학습과 하이퍼 패러미터 튜닝이다. 모델 학습을 위해서는 CPU/GPU 고사양의 컴퓨터가 필요하지만, 이 고사양의 컴퓨팅 파워가 항상 이용되는 것이 아니라. 학습때 많은 컴퓨팅 자원이 필요하기 때문에, 온프렘등에서 장비를 사놓고 학습때만 사용하고 평소에 장비를 사용하지 않는 것 보다는 학습때만 클라우드에서 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원을 사용하는 것이 오히려 비용 효율적이라고 볼 수 있다. 하이퍼 패러미터 모델을 학습함에 있어서 모델에는 여러가지 튜닝이 가능한 패러미터가 있다. 예를 들어 학습 속도 (Learning Rate)나, 또는 뉴..

구글 클라우드 Vertex.AI Model 학습 및 모델 배포&서빙

Vertex.AI Model 학습 및 모델 배포&서빙 조대협 (http://bcho.tistory.com) 머신러닝 환경에서, 학습을 수행하기 위해서는 프레임웍에 맞는 환경 (파이썬,텐서플로우)등을 설치하고, 필요한 컴퓨팅 리소스 (CPU,GPU)등을 프로비저닝 한후, 학습을 진행해야 한다. 학습이 완료되면 서빙을 위해서 모델을 export 하고, 서빙을 위한 API 서버를 설치 한 후에, 모델을 배포해서 서빙을 해야 한다. 서빙시에는 학습시 데이터와 서빙 요창에 들어온 데이터가 크게 차이가 나지 않는지 (training & serving detection), 또는 서빙 요청이 들어온 데이터가 이전 서빙 요청이 들어온 데이터와 크게 차이가 나지 않는지 (data drift detection)등의 체크를 ..

피쳐 크로싱 (Feature crossing)

참고 문서 : 구글 머신러닝 크래쉬 코스 피처 엔지니어링 #1 - 피처 크로스 조대협 (http://bcho.tistory.com) 일반적인 선형 모델의 경우에 선을 그어서 문제를 해결할 수 있다. 아래 그림과 같은 데이타 분포의 경우에는 파란선과 붉은선 사이에 선을 그으면 문제가 해결된다. 그러나 아래와 같은 데이타 모델의 경우에는 선을 하나 그어서 해결할 수 가 없다. (선형 모델의 경우에) 세로축을 x1, 가로축을 x2라고 할때, y = w1x1 + w2x2 + w3(x1x2) +b 로 세번째 피쳐를 앞의 두 피쳐를 곱한 값을 이용하게 되면, 문제를 해결할 수 있다. 즉 x1이 양수이고 x2가 양수이면 양수가 되고 , x2가 음수이면 x1*x2는 양수가 된다. 즉 파란색 점이 위치한 부분은 모두 양..