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Deep Learning Research Group

About TensorMSA

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 […]

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Deep Learning Book (link)

딥러닝 자료 pdf 파일 공유 DeepLearningBook  

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딥러닝 교육 자료 (Deep Learning Lecture)

인터넷에 많은 Machine Learning, Deep Learning 자료들이 존재하지만, SungKim 교수님의 모두의 딥러닝 강의를 듣고나면 그 다음 중급 단계가 없이 바로 고수들의 논문을 중심으로한 너무 어려운 이야기들만 난무하다보니 단계적으로 학습을 이어가기가 어려운 경우들이 있다고 생각합니다.  그래서 Tensorflow 기초부터 이미지, 정형, 자연어 데이터 그리고 ChatBot 을 통한 실무 적용까지 조금더 접근할 수 있는 중급 교육을 기획하여 SK […]

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Build the RIGHT thing for Agile

Agile 개발을 위해 Things to keep doing 페어링, TDD (테스트기반 개발), 개발자 중심의 의사 결정 – 특히 기술적인 부분 관련 (개발 도구나 환경의 선택 등), 리펙토링 권장하기, 매일 아침 스탠드업, 주간 레트로 (레트로 스펙티브), 주간 IPM (이터레이션 미팅), PM의 피처 수락하기, 팀이 함께 앉기, 주간 사용자 인터뷰 및 테스트, 디자인 리뷰, 페이퍼 wireframe, epic을 작은 […]

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DL Trend ‘17.7.9

Deep Learning 관련하여 요즘 관심있게 보는 기술들.. 시간이 없어서 정리는 못하지만, 이렇게 기록해 놨다가 천천히 하나씩 블로그에 작성할 예정 .. 1 . Android Tensorflow  Java 버전 Tensorflow를 완벽하지는 않지만 링크와 같이 지원하고 있는데 [링크]  역시 Android 에서 Tensorflow 도 지원한다  [링크] Python 과 비교하여 완벽한 기능을 제공하지는 못할 것으로 예상되지만, Java 개발자들이 워낙 많기 때문에 […]

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Collaborative hyperparameter tuning

– 논문 링크 : Link  (Collaborative hyperparameter tuning <2013>)  – 적용 구현 : Link 1.Hyper Parameter Tunning  HyperParameter Tunning 은 ML 에서 매우 중요한 Step이다. (Pintoet al. 2009, Coates et al. 2011, Bergstra et al. 2011,Snoek et al. 2012, Thornton et al. 2012) 논문에 따르면 새로운 알고리즘 없이 기존의 존재하는 알고리즘의 hyper parameter를 조정하는 것만으로도 성능향상을 […]

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About AI

AI 어디까지 왔는가? –도입- “AI는 1950년대부터 존재하던 학문이다, 다만 최근에 들어 Google Deep Mind 의 효과적인 AlphaGo 마케팅으로 기존에 관심이 없던 많은 사람들도 주목하기 시작했다. 그렇다면 인류역사상 가장 복잡한 게임이라는 바둑마저 정복한 AI는 이미 사람을 넘어선 것인가? 많은 언론이 이야기하는 것처럼 AI 가 인간을 대체하는 날을 걱정해야 하는 수준에 온 것인가? AI 의 현주소와 우리의 […]

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Pair Programing in Pivotal Labs

# Pair Programing – Programming 능력의 상향 평준화, 개발인력 변동시 에도 Project 영향도 적음 – Driver 역할의 개발자가 Test Code를 개발하고  이어서 다른 개발자 Implementation Code 개발 – 시스템 Error 감소 및 테스트 문서 최소화 가능 ## 장점 – Test 문서대신 Script Code 로 대체가능 – Script 코드 품질향상 도모 – 시스템 변경 시 Test […]

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deep learning cluster with aws -1-

Deep Learning Cluster를 구성하기 AWS GPU는 비싸다. 평소에는 CPU로 훈련하다가, GPU 자원을 활용하고 싶을때 어떻게 하면 좋을까?  GPU 인스턴스가 올라오면 자동으로 클러스터에 포함되고, 명령을 내리면 GPU에서 훈련하고,  훈련이 끝나면 모델은 공유디스크에 저장되고, GPU를 반납한다. Predict는 싼 CPU 인스턴스에서 하고, 필요할때만 GPU인스턴스를 사용하면 비용도 절감되고, 일석 이조이다. 개요는 디스크를 nfs로 공유하고(NAS나 Storage를 쓰면 좋겠지만 돈 없음), […]

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Deep Learning Cluster with AWS for CPU

  한국 지역 설정하기 sudo locale-gen ko_KR.UTF-8 tzselect sudo apt-get install language-pack-ko   docker CE올리기 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add – sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88 sudo add-apt-repository \ “deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable” sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce 도커를 ubuntu계정에서 실행하게 변경(리붓해야지 반영됨) sudo groupadd docker sudo gpasswd […]

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