꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 본 포스팅은 머신러닝(machine learning)의 라이프 사이클을 관리해주는 mlflow에 대해서 정리하는 포스팅입니다. mlflow란 무엇이고 어떻게 사용하는지 예제(example)와 함께 정리하고자 합니다. MLflow와 관련된 포스팅은 2번에 걸쳐서 작성할 예정입니다. 첫 번째 포스팅 ( 이번 글 ) MLflow란 무엇인가? MLflow Tracking 간단한 사용 방법과 예제 코드 두 번째 포스팅 MLflow Projects 관리 및 재배포 & Package MLflow Model API Serving MLflow 실험 환경 설정 (experiment setting) 제가 mlflow를 정리하고 공부하면서 참고했던 자료는 아래와 같습니다. https://github.com/mlf..

포스팅 개요 이번 포스팅은 머신러닝 모델(machine learning model) 혹은 딥러닝 모델(Deep Learning model)을 API 형태로 서빙(serving) 할 수 있는 Python BentoML에 대해서 간단하게 소개하고 예제(example)을 정리하는 글입니다. BentoML글은 아래와 같이 총 2개 혹은 3개 정도의 글로 정리하려고 합니다. Machine learning model serving BentoML 간단 소개 및 설치 방법과 기본 예제(example) ( 이번 글 ) Tensorflow(Keras)와 같이 사용하는 법, 2개 이상 모델을 사용하는 법 및 Docker 등 다양한 예시 정리 이번 포스팅은 위의 내용 중 bentoml이란 무엇인가? bentoml 사용법과 예..

포스팅 개요 이번 포스팅은 Mac os 환경에서 lightgbm을 설치하는 방법에 대해 정리합니다. 매번 lightgbm을 설치할 때마다 공식 문서대로 해도 설치가 잘 되지 않는 삽질을 하게 되는데 이번 기회에 정리를 해보고자 합니다. 제가 참고한 자료는 아래와 같습니다. https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/ 포스팅 본문 본 포스팅은 mac os Python 환경에서 머신러닝(machine learning) 알고리즘 중 강력한 알고리즘 중 하나인 lightgbm 라이브러리를 설치하는 방법에 대해 정리합니다. 본 포스팅은 아래와 같은 구성으로 작성합니다. MacOS에서 lightgbm 설치하기 각종 오류와 삽질들 1. MacOS에서 lightgbm 설치하기 먼저, 제..

안녕하세요. 날씨가 많이 춥네요.오늘은 딥러닝 영상 기반 강의인 스탠포드(stanford) 대학교 cs231n 2017년 강의 9번쨰 강의 정리입니다. 지난 시간에 7강까지 하고 8강은 넘어갔었는데요. 8강은 여러 딥러닝 software들을 소개해줍니다. 혹 궁금하신 분들이 있으시면 봐보세요! 이번 9강은 여태 나왔었던 훌륭한 CNN 모델들을 소개해줍니다. AlexNet(알렉스넷), googLeNet(구글넷), VGG Net, ResNet(레즈넷) 등을 소개하는 강의입니다. 이런 모델들은 imagenet과 localization 대회에서 우수한 성적을 거둔 모델입니다. LeNet은 가장 초창기 CNN 모델이죠.그리고 연구가 좀 더 되서 2012년이 되었습니다.그 전에는 사람이 수작업을 하거나 그랬었는데요..

모든 코드는 아래 깃허브에 올려놓았습니다. https://github.com/lsjsj92/keras_basic 지난번까지 multi classification 이미지 분류를 해봤습니다 하지만 모든 카테고리 분류가 multi이지는 않죠~ 그래서 이번에는 이진 분류(binary classification)을 해보겠습니다 cat dog로 해볼게요 개냐 고양이냐?를 판단하는 이미지 분류 작업입니다 폴더는 2개입니다 cat, dog 즉, 고양이 강아지 이렇게 입니다. 그리고 각 폴더 아래에 이렇게 고양이 사진들이 있죠. 고양이와 강아지(개) 사진은 크롤링해서 긁어 왔습니다 그리고 각 사진은 25000개 정도 있습니다. 데이터는 충분한 것 같네요 keras의 ImageDataGenerator를 굳이 사용안해도 될..