딥러닝5 Fastai - X-ray 폐렴 검출 CNN 10분 컷 FastAi 딥러닝 라이브러리를 이용해 이미지 분류해보기 Fastai는 내가 tensorflow 이후 두 번째로 접했었던 딥러닝 라이브러리이다. 직장 동료로부터 이걸 소개받고는 적잖이 충격을 받았었는데, 너~무나도 간편했기 때문이다. 그동안 텐서플로로 삽질하면서 코딩을 했던 내게는 큰 신세계로 다가왔다. Fastai는 PyTorch를 기반으로 한 라이브러리이다. 엄청 간단하고, 여기저기 우수한 튜토리얼 코드들이 많아서 일반인들도 천천히 따라온다면 AI 모델링을 단 몇 시간 안에 할 수 있을 정도로 간편하다. 실제로 코드 몇 줄만으로 모델을 만들 수 있다. 신경망의 각 부분에 대해서 학습 속도를 다르게 설정할 수도 있고, 대충 돌려보는 개인 사용자들을 위해서 transfer learning도 간편하게 제공.. 2020. 9. 2. Docker (4) - 3줄로 간단히 머신러닝/딥러닝 환경 구축하기(docker kaggle image 설치/활용하기) 이번 글은 내가 도커를 학습한 이유이다. 환경이 바뀔 때마다 매번 ML/DL 환경을 구축하는 게 귀찮았고, 타 개발자들이랑 서버를 섞어 쓰다 보면 내 의지가 아니더라도 환경이 꼬이는 경우가 있다. 그런 상황들이 싫어서 docker를 활용하고자 했고, 예상보다 훨씬 간편하게 환경 구축을 할 수 있어서 놀랐다. 이번 글은 내가 진행한 3줄짜리 환경 구축과 간단한 활용까지 진행해 볼 예정이다. 개발환경 Docker가 설치된 리눅스 환경(설치가이드) 왜 Kaggle 이미지를 사용하는가? Kaggle-kernel 전용 대회에서 머신러닝을 진행하고 싶다면 단순히 이미지를 rebuild 함으로써 최신 상태로 유지할 수 있다. GPU 지원이 빵빵하다. XGBoost 등 유명 Boosting 계열의 패키지를 지원한다. .. 2020. 7. 20. XGBoost (4) - 머신러닝으로 부동산 가격 예측 실습하기 / Tutorial 지루한 이론과 설치가 끝나고 드디어 실습이다. 이번 글에서는 sklearn에서 제공하는 보스턴 주택 가격 데이터를 이용해 xgboost 모델을 학습시키고 예측하기까지 해 볼 예정이다. 개발 환경 설치가 완료된 이상 대부분 개발환경의 제약은 받지 않으나 내가 개발한 환경은 다음과 같다. AWS Linux python 3.6.10 준비하기 이전 글에서 설치한 xgboost용 python을 활성화해준다. source /bin/activate sklearn, pandas, matplotlib, graphviz를 설치하지 않은 경우 설치해준다. pip install sklearn pandas matplotlib graphviz 앞에 sudo를 붙이거나 가상 환경을 활성화시키지 않은 상태로 설치하는 실수는 하지 말.. 2020. 7. 14. XGBoost (3) - Python 가상 환경에 설치하기 저번 글에서는 파라미터와 개념 등 이론적인 면에 대해서 글을 썼다면 이번 글부터는 실습 위주의 포스팅이다. 나는 sw는 실행해보면서 이해하는 부분이 크기 때문에, 첫 이론 학습은 간략히, 실습은 세세하게, 이후 다시 이론을 학습하는 편을 선호한다. 이번 글은 실습의 시작인 설치 편이다. 각 환경에 따라 모두 설치 과정을 보여주고 싶었으나 너무 귀찮기에, 내 환경에서만 진행한다. 앞으로는 docker를 배워서 사용해볼까 생각 중이다. 20200721 업데이트 잠깐. docker 환경에 익숙하거나 사용해볼 의향이 있다면 아래 글을 참고해서 환경 구축을 하는 것을 추천한다. 사용해보니 너무 간단한다. 3줄로 간단히 머신러닝/딥러닝 환경 구축하기(docker kaggle image 설치/활용하기) 사전 필요 지.. 2020. 7. 13. XGBoost (2) - Parameter 이해와 현업자의 설정 방법 이전의 글에서 언급한 것과 같이 XGBoost의 장점 중에는 오버핏에 강하고 다양한 파라미터 조정으로 최적화된 모델을 만들 수 있다고 했다. 이번 글에서는 이런 장점을 가능하게 해주는 XGBoost의 파라미터, 그중에서도 Tree Booster를 사용하기 위한 파라미터를 설명하고자 한다. (가장 많이 쓰이기도 하고, 다른 건 잘 안 써서 잘 모르기도 함) Tree Booster를 사용하기 위해서는 세 가지 유형의 파라미터를 설정해야 한다. General parameter : 일반적으로 트리 또는 선형 모델에서 부스팅을 수행하는 데 사용하는 부스터와 관련된 파라미터이다. Booster parameter : 선택한 부스터의 파라미터에 따라 다름. 이글에서는 Tree Booster parameter를 설명할 .. 2020. 7. 9. 이전 1 다음
