꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 파이썬(Python)에서 효율적인 벡터 유사도(vector similarity)를 구해주는 Faiss에 대해서 간단한 사용법을 정리합니다. 보통 벡터 유사도는 코사인 유사도(cosine similarity) 등이 구현된 라이브러리를 사용하는데요. 그 중 Faiss는 매우 빠르고 효율적입니다. 이러한 Faiss를 활용해서 vector similarity를 구하는 방법과 ID와 Vecotr를 Mapping하는 방법도 정리해보고자 합니다. 제가 참고한 자료는 아래와 같습니다. github.com/facebookresearch/faiss github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started 포스팅 본문 Faiss는 facebook에서 만든 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 최근 회사에서 프로젝트를 진행하며 겪은 파이썬(Python)에서 메모리 효율, 데이터 처리 속도 향상 등의 기본적인 처리 방법을 정리하는 포스팅입니다. 파이썬(Python)을 활용해서 데이터 분석이나 머신러닝 모델 작업을 진행할 때 csv와 같은 데이터를 pandas dataframe으로 불러오는데 이때 데이터 처리 하는 방법에 따라 효율적으로 용량을 줄이고, 속도도 향상시킬 수 있습니다. 이에 대한 간단한 방법을 정리하고자 합니다. 본 포스팅을 작성하면서 참고한 참고자료는 아래와 같습니다. stackoverflow.com/questions/9619199/best-way-to-preserve-numpy-arrays-on-disk www.w3resource.com/numpy/da..

포스팅 개요 이번 포스팅은 글또 5기를 참여하며 어떤 마음으로, 어떤 계획을 가지고 글을 작성할 것인지에 대한 다짐글이자 저의 고민글입니다. 개인적으로 글또는 4기에도 참여했었고 이번 5기에도 연속으로 참여하고 있는데요. 4기때는 저의 부족한 점이 무엇이었고 5기때는 어떻게 활동하고 싶은지 이번 포스팅을 통해 다짐해보고자 합니다. :) 글또 및 제가 4기때 참여했던 다짐글 및 마무리 글은 아래와 같습니다. 글또 : www.facebook.com/groups/geultto/ 글또 4기 때 다짐글 : lsjsj92.tistory.com/576 글또 4기 마무리 회고 글 : lsjsj92.tistory.com/595 포스팅 본문 4기에 대한 아쉬움 개인적으로 글또 4기에는 아쉬움이 많았던 기수였습니다. 제 개..

포스팅 개요 최근 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 시장에 자동화 열풍이 점점 더 세게 불어오고 있습니다. AutoML은 주어진 Dataset에 맞게 Machine Learning 알고리즘을 돌려서 가장 적합한 머신러닝 모델을 찾아주는 등 점점 더 Auto와 관련된 키워드가 Data Science, AI 시장에 불러오고 있습니다. 이번 포스팅은 그 자동화 시스템 중 Exploratory Data Analysis (EDA)를 자동화해주는 라이브러리를 소개해주는 포스팅입니다. 원래 Dataset에 대해서 다양한 분석을 진행합니다. EDA는 그 중 한 방법이며 시간을 어느정도 투자해야 하는 과정입니다. 이 자동화 라이브러리는 그것을 간단하게 제공해줍니다. 그 라이브러..

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템 논문 중 sequential base 기반 추천 시스템에 관하여 정리하는 포스팅입니다. 다양한 sequential base recommender system 논문이 있는데 이번 포스팅은 그 중 self-attentive sequential recommendation 이라는 논문을 정리합니다. 논문 제목 그대로 sequential based recommendation(recommender system) 추천과 관련한 추천 시스템입니다. 본 포스팅은 풀잎스쿨 12기 퍼실을 진행하며, 발표했던 자료를 기반으로(PPT를 기반으로) 구성되어서 사진 중간중간에 PPT 요소가 있음을 미리 알립니다. 또한, 해당 논문은 nlp 논문 attention is all you need에..

포스팅 개요 이번 포스팅은 최근에 제가 읽게되었던 딥러닝 분야의 자연어 처리(NLP) 논문을 읽고난 후기입니다. 어떠한 계기로 자연어처리 논문을 읽게 되었는지, 무엇을 배울 수 있었고 목표를 달성한 지금 어떤 기분인지 등을 정리하고자 합니다. 비록 보잘것 없는 경험이지만, 이 경험이 자연어처리 공부에 관심 있으신 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 본문 내용는 본인에 대한 후기 내용이어서 ~습니다 식으로 작성하지 않고 '다, 까' 형식으로 작성하였습니다. 포스팅 본문 2020년 7월 말. 나는 하나의 결정을 하게되었다. 가뜩이나 여러가지 일로 힘든 상황이었고 바쁘기도 했지만 그래도 해야한다 라는 생각이 들었다. 그건 바로 자연어처리(Natural Language Processing; NLP) 논문 읽기..

포스팅 개요 이번 포스팅은 자연어 처리에서 최근 많이 사용하는 subword 분절 방식인 sentencepiece와 huggingface sentencepiece 사용 방법을 정리합니다. 최근에 자연어처리쪽 모델을 다룰 일이 있어서 형태소 분석기를 사용할 까 하다가 sentnecepiece를 사용해 봤는데 너무 좋은 경험이 되어서 이를 정리하고자 합니다. 제가 참고한 자료는 아래와 같습니다. github.com/google/sentencepiece google/sentencepiece Unsupervised text tokenizer for Neural Network-based text generation. - google/sentencepiece github.com github.com/huggingfa..

포스팅 개요 이번 포스팅은 Tensorflow 2.x 버전을 사용하면서 발견한 에러와 그 해결 방법에 대해서 정리합니다. 저의 환경은 아래와 같습니다. python 3.7 tensorflow 2.3 포스팅 본문 포스팅 개요에서도 말씀드렸듯이 이번 포스팅은 Python의 tensorflow 2.x 버전에서 겪을 수 있는 에러에 대해 정리합니다. 제가 구성한 tensorflow 버전은 2.3이고 에러는 NotImplementedError: Layer has arguments in `__init__` and therefore must override `get_config`. 라는 에러입니다. 위 에러가 나오게 된 배경 저는 아래와 같은 상황에서 위 에러를 경험할 수 있었습니다. Open되어 있는 Tensorf..

포스팅 개요 이번 포스팅은 Python으로 구현하는 추천 시스템(Recommender System with Python) 시리즈 중 하나입니다. 그 중 이번 포스팅은 Google Play store에도 적용된 방법인 Wide & Deep Learning for Recommender System 논문을 기준으로 진행합니다. 따라서 본 포스팅에서는 Wide & Deep Learning for RecSys 논문을 간략하게 정리하고 참고한 코드를 보면서 어떻게 추천이 진행되는지 정리하고자 합니다. 해당 추천 시스템 Python 구현 코드는 아래 제 github에 올려두었습니다. (해당 코드는 논문과 100% 일치하지 않음을 말씀드립니다.) https://github.com/lsjsj92/recommender_s..

포스팅 개요 이번 포스팅은 Mac OS에서 초기 git 환경을 셋팅하는 방법에 대해 작성합니다. Mac에 git 초기 설정을 하게 되면 github 등도 비밀번호 요구 없이 바로바로 이용할 수 있는 장점이 있습니다. mac의 이러한 git 환경 설정은 아무래도 mac 사용 초기에 개발 환경 셋팅에서 많이 활용할 수 있는 방법입니다. 포스팅 본문 이번에 Mac을 초기화 하면서 다시 한 번 개발환경 셋팅을 해줘야 하는 상황이 있었습니다. 그 중 아무래도 혼자서 공부할 때 github을 많이 이용하다보니 git에 대한 초기 환경설정을 해주었는데요. 이렇게 mac 환경에서 git을 초기 설정해주면 비밀번호 요구 등을 하지 않고 쉽게 이용할 수 있는 장점이 있습니다. mac 환경에서 git을 설정하는 방법은 아래..