Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | April 1, 2017 이번 포스팅에서는 R에서 h2o(https://www.h2o.ai) 라이브러리를 이용하여 MNIST 손글씨 숫자(Hand-written Digits) 이미지 데이터세트에 대하여 딥러닝 CNN(Convolutional Neural Network)을 통하여 학습을 시키고, 학습된 결과를 기반으로 테스트 데이터세트에 대하여 인식률을 계산해 보도록 하겠다. MNIST 데이터세트는 NIST라는 표준 참고용 데이터 중 일부로서 총 60,000개의 학습용 데이터세트와 10,000개의 테스트용 데이터세트로 구성된다. MNIST 데이터세트는 NIST의 오리지널 흑백 이미지를 20×20 픽셀 크기로 정규화 한 것이다. 결과 이미지들은 정규화 알고리즘을 이용하여 안티앨리어..

이 글은 ParallelR의 R for Deep Learning (II): Achieve High-Performance DNN with Parallel Acceleration을 번역한 것입니다. 이전 포스트, R 딥러닝: 인공신경망 바닥부터 구현하기에서 신경망의 핵심 구성요소와 R에서 이것을 바닥부터 구현하는 방법에 대하여 알아보았다. 이제 R에서 구현안 것에 대한 연산 성능과 효율, 특히 멀티코어 CPU와 NVIDIA GPU 아키텍쳐에 대한 병렬 알고리즘에 관하여 집중적으로 알아보도록 하겠다. 성능 프로파일이 글에서 성능 분석을 위해 작지만 큰 데이터세트인 MNIST를 활용할 것이다. MNIST는 머신러닝 분야에서 손으로 쓴 숫자의 분류에 대한 정확도를 측정하기 위해 자주 사용되며, Kaggle 대회에..