괴물 클럽

거대 언어 모델 기술 스택 분석: Qwen과 DeepSeek의 지능형 시스템 구축 방법 목차 핵심 답변: 왜 PyTorch가 거대 모델의 우선 선택지인가? 프레임워크 대결: TensorFlow vs PyTorch 심층 비교 PyTorch의 승리 요소: 거대 모델 훈련을 더 효율적으로 만드는 세 가지 특성 CUDA 가속: 왜 GPU가 AI 훈련의 필수 요소인가? 개발자 생태계: 거대 모델 연구개발의 거 ...

회귀(Regression)는 가격이나 확률과 같은 연속적인 수치 값을 예측하는 머신러닝의 핵심 기술 중 하나입니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 Keras를 활용하여 자동차의 연비(MPG)를 예측하는 기본적인 회귀 모델 구축 과정을 살펴보겠습니다. 1. 데이터 준비 및 전처리 모델의 성능은 데이터의 품질에 좌우됩니다. 자동차 연비 데이터셋(Auto MPG Dataset)을 활용하여 데 ...

MNIST 데이터셋 로드 및 탐색 딥러닝을 활용한 이미지 분류의 기초를 다지기 위해, 손글씨 숫자를 인식하는 인공신경망을 구축해 보겠습니다. TensorFlow에 내장된 Keras API를 사용하면 복잡한 데이터 전처리와 모델 설계를 직관적으로 수행할 수 있습니다. 먼저 MNIST 데이터셋을 메모리에 적재하고 그 구조를 파악합니다. import tensorflow as tf from tensorflow.ker ...

1. 학습의 본질과 머신러닝의 세계관 1.1 학습이란 무엇인가? 학습은 시스템이 환경과의 상호작용을 통해 정보를 획득하고 내부 모델을 최적화하여 미래의 특정 작업을 더 잘 수행하도록 적응하는 과정입니다. 이 정의는 머신러닝의 핵심 프레임워크를 구성합니다. 세 가지 학습 패러다임 패러다임데이터 형태학습 목표핵심 개념 지도학습(특성, 레이블)특성에서 레이 ...

1. 모델 및 레이어 구축 이 가이드에서는 Keras의 Subclassing API를 활용하여 모델을 설계합니다. tf.keras.Model 클래스를 상속받아 새로운 모델을 정의하고, 학습 및 평가 과정을 수동으로 구현하는 방식을 사용합니다. 이 방법은 유연성이 높으며 PyTorch, Chainer 등 다른 딥러닝 프레임워크와도 유사한 패턴을 공유합니다. 1.1 기본 모델 구조 class CustomModel( ...

이 글에서는 302개의 샘플과 13개의 특성을 가진 심장질환 데이터셋을 사용하여 SimpleRNN 기반 이진분류 모델을 구현하는 방법을 설명합니다. 목표는 환자의 심장질환 유무(0 또는 1)를 예측하는 것입니다. 워크플로우 개요 GPU 설정 → 데이터 분할 → 특성 표준화 → 모델 구성 → 컴파일 → 학습 → 시각적 평가 1. 데이터 분할 df.iloc[:,:-1]로 마지막 열을 제외한 모든 ...

프로젝트 구조 및 개요 keras-text-summarization/ ├── data/ │ ├── small_vocab_en.txt │ └── small_vocab_fr.txt ├── models/ │ ├── seq2seq.py │ └── seq2seq_utils.py ├── notebooks/ │ └── seq2seq_summarization.ipynb ├── utils/ │ └── data_utils.py ├── config.json ├── LICENSE ├── README.md ├── requirements.txt └── setup.py 디렉터리 구성 ...

부분 관측 문제를 극복하는 DRQN 아키텍처 심층 강화 학습 분야에서, 전통적인 DQN(Deep Q-Network)은 완전한 상태 정보를 가정하기 때문에 현실 세계의 많은 상황에 적용하기 어렵다. 예를 들어 자율주행 차량이 센서의 시야 제한으로 인해 전체 도로 상황을 파악하지 못하거나, 로봇이 장애물에 의해 일부 영역을 관측할 수 없는 경우가 있다. 이러한 부분 관측 마르코프 ...

딥러닝 모델을 구축할 때 가장 중요한 단계는 알고리즘 설계뿐만 아니라 데이터 전처리와 모델 컴파일입니다. 이 과정은 입력 데이터를 신경망이 이해할 수 있는 형태로 변환하고, 모델을 실제로 실행 가능한 코드로 변환하는 역할을 합니다. 본 문서에서는 Keras 라이브러리를 사용하여 MNIST 손글씨 숫자 데이터셋을 처리하고 모델을 만드는 방법을 설명합니다. 데이터 ...

DeepLearningFrameworks 다중 GPU 학습 실전 가이드 이 프로젝트는 다양한 딥러닝 프레임워크에서 신경망 실행 방법을 보여주는 오픈소스 프로젝트로, 다중 GPU 학습 예제를 제공하여 분산 학습 기술을 빠르게 습득할 수 있도록 지원합니다. 본 가이드는 기본 개념부터 고급 기법까지 다중 GPU 학습의 핵심 내용을 포괄적으로 다룹니다. 다중 GPU 학습의 핵심 이점 신경망 ...