Use AutoML for train model Concept 신경망을 훈련하는데 있어서 최적의 성능을 갖는 하이퍼 파라메터의 조합을 찾는 일은 매우 중요하지만 매우 반복적이며, 많은 시간이 소요되는 작업이다. 우리는 이러한 작업을 사용자의 개입없이 시스템상에서 자동으로 할 수 있도록 하기 위해서 Hyper Parameter Random Search 와 Approximation 을 위한 Genetic Algorithm 그리고 빠른 연산을 위한 복수의 GPU 활용을 위한 […]
Set Up Master Configurations 모델관리 구조 TensorMSA 에서는 딥러닝 및 머신러닝의 훈련 및 서비스를 위한 데이터 및 모델을 위와 같은 구조로 관리하여 최종적으로 서비스까지 연결하고 있다. 구축하고자 하는 대상자체를 정의 – 파이프라인의 구성 및 하이퍼 파라메터 – 훈련에 따른 배치 단위 모델과 같은 구조로 관리하여 사용자가 원하는 버전을 활성화하여 서비스 할 수 있다. 등록된 신경망 […]
TensorMSA Importance of pipe line 딥러닝은 기본적으로 데이터에 기반하여 해당 데이터를 최대한 잘 설명할 수 있는 어떤한 모델을 만들어 내는 것에 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 무엇이 필요한 어떤 점이 어려울까? 데이터에 대한 Insight 를 가지고 데이터를 분석하고 모델링하기 위한 인력의 부족? 분석하기 위한 데이터가 수집되어 있지 않은 경우? 데이터에 레이블링을 사람이 해야하는 […]