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[도서] 틱톡 댄스, 한 권으로 끝내기 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]틱톡 댄스, 한 권으로 끝내기 댄서소나 저 | 베가북스 | 2019년 12월 판매가 13,320원 (10%할인) | YES포인트 740원(5%지급) 이벤트 : ‘틱톡 댄스, 한 권으로 끝내기’ 예약판매 이벤트(그립톡) 이벤트 : ‘틱톡 댄스, 한 권으로 끝내기’ 예약판매 이벤트 이벤트 : IT모바일 예약판매 이벤트 틱톡 팔로워 210만 명, 틱톡 누적 ‘좋아요’ 수 2100만! 국내 최초 틱톡 100만 팔로워 달성! 이 책 한 권이면 몸치, 박치도 댄서소나만큼 멋있게 틱톡 댄스를 완성할 수 있다! 틱톡을 처음 시작하는 초보자들 Source: [도서] 틱톡 댄스, 한 권으로 끝내기
Amazon SageMaker, 그래프 딥러닝 학습을 위한 Deep Graph Library 모델 추가 AWS에서는 이미 검증된 다양한 기계 학습 모델을 최적화해서 Amazon SageMaker에서 사용할 수 있도록 다수의 유명 기-훈련 알고리즘과 모델을 제공하고 있습니다. 또한, AWS Marketplace의 기계 학습 분야에는 수백개의 모델들을 원-클릭으로 SageMaker에서 사용 가능합니다. 이번에 그래프 신경망의 손쉬운 구현을 위해 빌드된 오픈 소스 라이브러리 Deep Graph Library를 Amazon SageMaker에서 사용할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 딥 러닝은 텍스트, 이미지 또는 비디오 같은 복잡한 데이터에서 정교한 패턴을 추출하는 능력 덕분에 세상을 떠들썩하게 했습니다. 하지만, 이런 범주에 맞지 않고 그래프로 더 효과적으로 표현되는 데이터 세트가 상당히 많습니다. 기존 신경망 아키텍처도 이러한 데이터 세트에 적합하지 않다는 것과 새로운 접근 방식의 필요성을 느낍니다. 그래프 신경망에 대한 기본 정보 Graph Neural Network(그래프 신경망,GNN)은 최근 기계 학습에서 가장 흥미로운 발전 분야 중 하나로, 이러한 참조 문서는 작업을 시작하는 데 도움이 됩니다. GNN은 다음과 같은 데이터 세트에서 [ more… ]
Amazon SageMaker Debugger – 기계 학습 모델 학습 과정 디버깅 기능 출시 (서울 리전 포함) Amazon SageMaker Debugger는 기계 학습(ML) 훈련 작업 중 발생하는 복잡한 문제를 자동으로 식별해주는 기능입니다. ML 모델을 구축하고 학습하려면 과학과 기술(요술이라고 말하는 사람도 있음)이 모두 필요합니다. 데이터 세트를 수집하고 준비하는 것부터 다양한 알고리즘을 실험하여 최적의 학습 파라미터(공포의 하이퍼파라미터)를 찾는 것까지, ML 실무자가 고성능 모델을 제공하기까지 넘어야 할 허들은 꽤 많습니다. 그래서 AWS는 모듈식의 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 만들었습니다. 이 서비스는 ML 워크플로를 간소화하고 가속화합니다. ML만큼 머피의 법칙이 잘 들어맞는 것도 없습니다. 잘못될 가능성이 있는 모든 것이 자주 잘못되니까요. 특히, 학습 프로세스에서 발생하는 불분명한 다수의 문제로 인해 모델이 데이터 세트에 있는 패턴을 올바르게 추출하고 학습하는 데 차질이 생깁니다. ML 라이브러러의 소프트웨어 버그를 말하는 게 아닙니다. 물론, 버그도 발생하기는 합니다. 그러나 대부분의 학습 작업이 실패하는 이유는 부적절한 파라미터 초기화, 결함이 있는 하이퍼파라미터의 조합, 자체 코드의 설계 문제 등에 [ more… ]
Amazon SageMaker Autopilot – 완벽한 제어 및 가시성을 바탕으로 고품질 기계 학습 모델 자동 생성 기능 (서울 리전 포함) Amazon SageMaker Autopilot은 높은 품질의 분류 및 회귀 기계 학습 모델을 자동으로 생성하면서도, 완벽한 제어 및 가시성을 제공하는 AutoML 서비스입니다. 1959년에 Arthur Samuel은 기계 학습을 명시적 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 컴퓨터의 기능이라고 정의했습니다. 그러나, 현실적으로 기존 데이터 세트에서 패턴을 추출하고 이러한 패턴을 사용하여 새 데이터에 일반화되는 예측 모델을 구축할 수 있는 알고리즘을 찾는 것을 의미합니다. 그 이후로 많은 기계 학습 알고리즘이 발명되었습니다. 과학자와 엔지니어는 풍부한 선택권을 활용하여 놀라운 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 그러나, 알고리즘이 너무 풍부해서 하나를 고르기가 어렵습니다. 특정 비즈니스 문제에서 최적의 결과를 제공할 알고리즘을 찾으려면 어떻게 해야 할까요? 기계 학습 알고리즘에는 일반적으로 학습 파라미터가 아주 많습니다. 모델의 정확성을 조금이라도 더 높이려면 이 많은 파라미터(하이퍼파라미터)를 “딱 맞게” 설정해야 합니다. 더군다나 학습을 최적화하려면 알고리즘에 사용할 데이터를 준비하고 특정 방법(기능 엔지니어링이라고 함)으로 [ more… ]
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