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목록머신러닝 (31)
Scientific Computing & Data Science
모두에게 개방하는 딥러닝명시적인 프로그래밍을 하지 않고 컴퓨터가 학습하도록 하는 머신러닝은 통상적으로 수학자들과 프로그래머들만이 할 수 있는 마법으로 여겨져 왔다. 한 동안 그래왔는데 그에 대해서는 여러가지 이유가 있다.코딩을 할 줄 알아야 할뿐더러 강력한 수학적 스킬이 요구되기 때문이다. 돌아갈 방법은 없지만 완전한 수학적 배경없이도 의미있는 많은 일을 할 수 있다.나는 미래에 우리의 어플리케이션을 보다 스마트하게 만들기 위해 프로그래밍을 하는 우리 모두가 어떤 형태의 딥러닝에 기여하는 과정이라고 믿는다.피쳐 엔지니어링 (Feature Engineering)보통 머신러닝을 위해 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터를 컴퓨터에게 공급해야 한다. 이것은 많은 행과 열로 구성되는 대규모의 스프레드시트 형태로 데이..
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..
이 글은 Parallel R의 R for Deep Learning (I): Build Fully Connected Neural Network from Scratch를 번역한 것입니다. Source Code: GitHub: https://github.com/PatricZhao/ParallelR 이론적 배경심층 인공신경망(이하 원어 사용: Deep Neural Network; DNN)는 최근 몇년간 이미지 인식, 자연어 처리 및 자율주행차 분야에서 막대한 성과를 이루어 냈으며, 그림 1.에서 보이는 바와 같이 2012년에서 2015년 사이 DNN은 IMAGNET의 정확도를 80%에서 95%까지 끌어올렸다. 이는 전통적인 컴퓨터 비전(Computer Vision; CV) 방법론들을 꺾은 것이다. 그림 1. -..
1895년 독일 물리학자 Wilhelm Röntgen은 그의 아내 Anna에게 그녀의 손의 X-레이를 보여주었다. Anna는 "나는 죽음을 보았다"라고 말했다. 의료 영상은 100여년 전에 시작과 동시에 패러다임을 깼고, 지난 몇년간 진화를 거듭한 딥러닝 메디컬 어플리케이션은 한번 더 현실을 뛰어넘어 새로운 가능성으로 우리를 안내했다. 아래 히트맵에서 볼 수 있는 바와 같이, 이미징과 진단에서 인공지능(Artificial Intelligence; AI)은 2015년에 피크에 도달하였고 계속 유지되고 있다. 2015년 1월 이후 벤쳐 캐피탈이 지원하는 헬스케어 AI 스타트업의 1/3이 이미징과 진단 분야에 속해 있으며 이후 펀딩 거래의 80%가 진행되고 있다. 예를 들어, 의료 영상 진단을 위해 딥러닝을 ..
"Windows 환경에서 Docker를 이용하여 TensorFlow 설치"하는 방법에 대하여 소개한 바 있는데, 굳이 Docker를 이용하지 않고도 Anancoda 3를 통해 Windows OS 환경에서 TensorFlow를 설치하고 사용할 수 있다. Anaconda 3 설치다음 링크를 접속하여 Anaconda 3를 자신의 PC에 설치한다: https://www.continuum.io/downloadsAnaconda 3는 Python version 3.5를 지원한다. pip 명령을 통해 TensorFlow 설치Windows 시작 > 모든 프로그램 > Anaconda3(64-bit) > Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행한다. Anaconda Prompt가 실행되면 TensorFlow의 C..
지난 글, "Windows 환경에서 Docker를 이용하여 TensorFlow 설치"하는 방법에 대하여 소개하였다.대부분의 Machine Learning 알고리즘이 고성능 컴퓨팅이 필요한 경우가 많으므로, 자신이 사용하는 PC 환경에 OpenCL, CUDA와 같은 GPU 컴퓨팅을 지원하는 비디오 카드가 있으면 좋겠지만(물론 CPU 병렬 컴퓨팅을 통해서도 가능은 하다), 그렇지 않은 경우 Amazon Web Services(이하 AWS)의 EC2에서 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 사용하는 것도 하나의 방법이다.이 글은 AWS EC2에 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 설치하고 사용하는 방법을 소개하고자 한다.* 주의: AWS에 계정이 있으며, AWS를 이용하여..
이 글은 Data Science Central의 Deep Learning: Definition, Resources, Comparison with Machine Learning을 번역한 것입니다. 딥 러닝은 이따금 머신러닝과 인공지능 간의 교차점으로 불리기도 한다. 딥 러닝은 타겟 테러리스트를 감지하기 위해 드론에서 사용되는 얼굴 인식 기술 등과 같이 로봇을 지능화할 수 있는 알고리즘 및 비행기, 기차, 보트, 자동차가 자동으로 주행할 수 있도록 하는 패턴 인식 / 컴퓨터 비전 알고리즘을 설계하는 것과 관련이 깊다.다수의 딥 러닝 알고리즘들(클러스터링, 패턴 인식, 자동경매, 추천 엔진 등)은 IoT, 머신-머신 통신 등과 같은 새로운 맥락에 등장한다고 하더라도 로지스틱 회귀분석, SVM, 결정 트리(De..
[Lec 00]수업의 개요와 일정[Lec 01]기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명[Lab 01]TensorFlow의 설치 및 기본적인 Operations[Lec 02]Linear Regression의 Hypothesis와 Cost[Lab 02]TensorFlow로 간단한 Linear Regression 구현[Lec 03]Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘[Lab 03]Linear Regression의 Cost 최소화의 TensorFlow 구현[Lec 04]Multi-variable Linear Regression[Lab 04]Multi-variable Linear Regression을 TensorFlow에서 구현하기[Lec 5-1]Logistic Classi..
TensorFlow는 공식적으로 Mac과 Linux 환경에서 설치를 지원하며, 아직 공식적으로 Windows에 대한 지원을 하지 않는다.그러나, 최근 가상 컨테이너 기술인 Docker를 이용하여 Windows 환경에서 TensorFlow를 설치할 수 있게 되었는데 이에 대한 방법을 알아보도록 하겠다.1 단계 - Docker Toolbox 설치Windows에 Docker Machine을 설치하려면,(1) Windows 32/64 bit(2) Windows 7+(3) CPU 가상화가 가능 CPU 가상화가 가능하지는 MS에서 제공하는 가상화 감지 도구(Hardware-Assisted Virtualization Detection Tool)를 다운받고 실행해 본다.실행하였을 때 아래 이미지와 같이 "This co..