Scientific Computing & Data Science

Written by Geol Choi | Dec. 23, 2017 이번 포스팅에서는 Amazon Cloud EC2에 PyTorch 개발환경을 구축하는 방법에 대하여 알아보고자 합니다. PyTorch는 Facebook AI Research (FAIR)에서 주도적으로 개발하고 있으며, Google의 TensorFlow와 함께 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Frameworks)에서 어느 정도 양대 산맥이 되어가고 있는 듯 합니다. 그만큼 많은 유저 커뮤니티를 이루고 있지만 윈도우즈 유저들에게 안타깝게도 아직 Windows OS는 공식적으로 지원하고 있지 않습니다. 다만, 몇명의 파이오니어들의 공로로 Windows에 개발환경을 구축할 수 있음을 확인할 수 있습니다 (Windows에 PyTorch 설..

by Geol Choi | Jun. 26, 2017 이번 포스팅에서는 R에서 MXNet 딥러닝 프레임워크를 활용하여 간단한 Classification 문제를 풀어보도록 한다.만약 R에서 MXNet 개발환경을 처음으로 구축하고자 한다면 여기를 참고하도록 한다. MXNet 개발환경 설정이 모두 완료되면, MXNet 라이브러리를 로딩한다: 1234############################################################ load libraries###########################################################base::require(mxnet)Colored by Color Scriptercs 이제 데이터를 준비해야 하는데, R에 빌트인..

by Geol Choi | Jun. 22, 2017MXNet은 Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano, Torch, H2O 등과 같은 딥러닝 프레임워크 중 하나이다.눈 여결 볼 것 중 하나는, AWS(Amazon Web Services)이 MXNet을 지원하게 되었는데 그 이유가 이 들 딥러닝 프레임워크 중 가장 확장 가능한(Scalable) 프레임워크라는 이유에서이다. 확장 가능하다는 것은, 계산 속도나 메모리 용량을 늘리기 위해 다중의 CPU 또는 GPU 활용하거나 컴퓨팅 머신을 자유자재로 늘릴 수 있다는 뜻이다. 또한 MXNet은 다양한 플랫폼을 지원하는데, 지원하는 플랫폼 종류에 대해서는 아래에 정리하여 살펴보도록 하겠다.딥러닝 프레임워크를 선택하는 기준?위에 언급한 딥러닝 프레..

by Geol Choi | Jun. 22, 2017이번 포스팅에서는 Windows OS 환경에서 R과 Python에 MXNet을 설치하는 방법에 대하여 알아보도록 한다.본 개발 환경은 필자가 구동하는 환경인 Windows 7 64 bit에서 구축한 것이지만, 동일한 방법은 Windows 8이나 10에서도 가능하리라 생각된다.R현재 MXNet은 CRAN 패키지를 제공하지 않는다. 하지만, MXNet 깃허브 페이지에 단 3줄의 코드로 설치 방법이 설명되어 있으며, 다른 언어들에 비해 R에서의 설치는 매우 쉬운 편이다.123install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com")drat:::addRepo("dmlc")install.packages("mxnet")..

by Geol Choi | Apr. 20, 2017Contents1. 소개 2. R의 딥러닝 패키지들 3. "MXNetR" 패키지 4. "darch" 패키지 5. "deepnet" 패키지 6. "H2O" 패키지 7. "deepr" 패키지 8. 패키지 비교 9. 결론 10. 참고 1. 소개딥러닝은 데이터를 고도의 비선형 모델링을 할 수 있는 머신러닝의 최신 트렌드이다. 지난 몇년간 딥러닝은 다양한 응용분야에서 막대한 모멘텀과 우세함을 얻게 되었다. 이러한 응용분야는 이미지와 음성 인식, 자율주행차, 자연어 처리 등 다양하다. 흥미롭게도 딥러닝의 대다수의 수학 컨셉은 수십년간에 걸쳐 알려져 왔다. 그러나, 이들은 딥러닝의 잠재력을 촉발시킨 최근의 발전에 의한 것이었다 (Nair and Hinton 2010;..