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[MLops] 220128 패스트캠퍼스 챌린지 5일차 - 도커 실습 (2) https://huidea.tistory.com/236?category=999869 [MLops] 220127 패스트캠퍼스 챌린지 4일차 - 도커 실습 (1) https://huidea.tistory.com/235?category=999869 [MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubuntu 도커 실습 1 https://huidea.tistory.com/234 [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로.. huidea.tistory.com 어제에 이어서 도커 실습 명령어 정리를 해보겠다. (복습) 1/ docker pull : 도커 이미지를 가져오는 명령어 2/ docker images : docker pull 로 받은 이미지 확인 3/ docke.. 2022. 1. 28.
[Deep Learning] RNN, LSTM, GRU 차이점 (순환 신경망 모델들) Q. RNN, LSTM, GRU 각각의 차이는 뭔가요 ? 각 모델들이 서로의 어떤 점을 보완하면서 등장했는지 이해하면 쉽다. 먼저 RNN부터 1. RNN - recurrent neural network 1) 핵심 개념 입력 갯수 출력 갯수에 따라서 one to many, many to one, many to many 로 나눠지지만 핵심은 이전 hidden state 의 아웃풋과 현시점의 인풋이 함께 연산 된다는 것 2) 문제 입력 시퀀스의 길이가 너무 길면 (Long sequence) --> 그레디언트 주는 편미분 과정에서 (Back Propagation Through Time) 그레디언트가 사라지거나 폭발하는 문제가 생김 (Gradient Vanishing , Gradient Exploding) 결국 .. 2022. 1. 28.
[MLops] 220127 패스트캠퍼스 챌린지 4일차 - 도커 실습 (1) https://huidea.tistory.com/235?category=999869 [MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubuntu 도커 실습 1 https://huidea.tistory.com/234 [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로 ubuntu 환경세팅 1. 도커와 쿠버네티스 도커 : containerization, 컨테이너화 하는 기술, 실행 환경자체를 하나의.. huidea.tistory.com 어제는 우분투 환경 설치까지 완료하고 권한 설정까지 시도했다. 하지만 도커 재실행을 시킨 후 VM 로그아웃 한 뒤 다시 로그인을 했는데 재부팅이 되지 않았다. 계속 검은 화면에 커서만 떠서.. ㅠㅠ 결국 가상환경 재설치를 했다. 재설치 후.. 2022. 1. 27.
[MLops] 220126 패스트캠퍼스 챌린지 3일차 - ubuntu 도커 환경세팅 https://huidea.tistory.com/234 [MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로 ubuntu 환경세팅 1. 도커와 쿠버네티스 도커 : containerization, 컨테이너화 하는 기술, 실행 환경자체를 하나의 컨테이너로 패키징 container : 격리된 공간에서 프로세스를 실행시키는 기술, "build once run anywhere" 도.. huidea.tistory.com 지난 포스팅에 이이서, 이제 ubuntu에 도커, 쿠버네티스 실습을 해볼꺼다 ! 1. 도커 실습 +) 실습 코드를 복붙이 안되었다. 로컬 코드가 vm에서 붙여넣기가 안되는 것 https://extrememanual.net/8257 버추얼박스(VirtualBox) 클립보드(.. 2022. 1. 26.
[MLops] 220125 패스트캠퍼스 챌린지 2일차 - Virtualbox으로 ubuntu 환경세팅 1. 도커와 쿠버네티스 도커 : containerization, 컨테이너화 하는 기술, 실행 환경자체를 하나의 컨테이너로 패키징 container : 격리된 공간에서 프로세스를 실행시키는 기술, "build once run anywhere" 도커 이미지를 빌드함으로써, 어떤 환경에서든 코드를 실행시킬 수 있음 --> dockerize ML 모델링을 한 후에 container 를 활용해서 dockerize 해야함 쿠버네티스 : container orchestration, 수많은 도커 컨테이너를 어떤 서버에 배치시킬건지 (메모리 gpu에 따라 할당) 2. 환경 세팅 - Virtual box를 통해 우분투 기반 가상 머신 (VM) 만들기 1) MacOS 에서 virtualbox 설치 2) ubuntu 설치 3.. 2022. 1. 25.
[기초 통계] 통계적 가설 검정 과정 (검정통계량, P-value) 참고 link : https://blog.acronym.co.kr/621 통계적 가설 검정(Statistical Hypothesis Testing) 절차 통계적 가설 검정은 통계적 추측의 하나이다. 전체 집단의 실제 값이 얼마라는 주장에 대해서 표본을 활용해 가설의 합당성 여부를 판단하는 것이다. 빅데이터 시대에는 전체 데이터 대상으로 blog.acronym.co.kr https://www.youtube.com/watch?v=tpow70KGTYY - 김성범 교수님 머신러닝 pvalue 강의 +) preview 정의 모집단 : 정보를 얻고자 하는 관심대상의 전체 집단 표본 : 모집단의 부분집단 --> 랜덤하게 추출, 하지만 이때 항상 오차가 수반됨 ==> 이게 표준 오차 표본 통계량 : 샘플의 평균, 샘플.. 2022. 1. 25.
[MLops] 220124 패스트캠퍼스 챌린지 1일차 - MLops의 정의와 구성요소 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online 강의 Part1. ML을 Service화하기 위한 기술, MLOps ML ops 의 의미 : ML + DevOps ==> 현재 소프트웨어의 개발 과정을 ML 프로젝트에 적용해보자 --> 중요한 차이점은 ML에서는 data 가 있다는 것 (데이터는 실시간으로 바뀌는 상황) --> ML 프로젝트에서 devops의 규칙을 적용하는 컨셉이 MLops --> 핵심기능 3 버전 관리 : 데이터, 모델 버전관리 테스트 자동화 : 모델 학습 자동화, 모델 성능 평가 자동화 모니터링 : 서빙 모델 모니터링, 데이터 변화 모니터링, 시스템 안정성 모니터링 ML ops의 구성요소 - 데이터, 모델, 서빙 --> 각각 사용되는 오픈소스 소프트웨어 1. 데.. 2022. 1. 24.
[기초통계] t 분포, F 분포 강의 정리 https://www.youtube.com/watch?v=DyBxYsCow9k&list=PLpIPLT0Pf7IqS4as3nefPyGv94r2aY6IT&index=4 김성범 교수님 머신러닝 강의의 20분 이후 내용입니다. 강의 앞부분 내용은 : https://huidea.tistory.com/230 [기초 통계] 표본분산의 분포, 카이제곱분포 https://www.youtube.com/watch?v=DyBxYsCow9k&list=PLpIPLT0Pf7IqS4as3nefPyGv94r2aY6IT&index=3 위의 강의 내용을 캡쳐 + 정리한 내용입니다. https://huidea.tistory.com/228 통계량 stati.." data-og-host="hu.. huidea.tistory.com 3. T분포.. 2022. 1. 20.
[기초 통계] 표본분산의 분포, 카이제곱분포 https://www.youtube.com/watch?v=DyBxYsCow9k&list=PLpIPLT0Pf7IqS4as3nefPyGv94r2aY6IT&index=3 위의 강의 내용을 캡쳐 + 정리한 내용입니다. 앞의 내용 link : https://huidea.tistory.com/228 [기초 통계] 표본분포(Sampling Distribution), 샘플평균의 분포 강의 내용 정리 https://www.youtube.com/watch?v=EjQq2s9C9Sc&list=PLpIPLT0Pf7IqS4as3nefPyGv94r2aY6IT&index=3 고려대학교 김성범 교수님 강의를 일부 정리한 내용입니다. 1. 모집단과 표본 2. 표본 샘플링 --> 통계량 stati.. huidea.tistory.com 앞.. 2022. 1. 18.
[기초 통계] 표본분포(Sampling Distribution), 샘플평균의 분포 강의 내용 정리 https://www.youtube.com/watch?v=EjQq2s9C9Sc&list=PLpIPLT0Pf7IqS4as3nefPyGv94r2aY6IT&index=3 고려대학교 김성범 교수님 강의를 일부 정리한 내용입니다. 1. 모집단과 표본 2. 표본 샘플링 --> 통계량 statistic : 단일 통계량을 의미 statistic : 여러개의 통계량 --> 샘플링 데이터의 함수 ! 통계학의 3가지 함수 1) 확률 변수 - Random Variable : 실험으로 나온 표본들을 실수로 바꿔주는 것 ex. 동전 앞 뒤면 --> 0,1 2) 확률 함수 - 확률 변수에서 나온 실수를 0~1 사이의 확률로 바꿔주는 함수 ex. 동전 앞 뒤면 --> 0.5, 0.5 3) 통계량 샘플의 평균은 통계량, 샘플의 분포는.. 2022. 1. 18.
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