* 인공지능

클라우드에 딱 맞는 MXNet의 5가지 딥러닝 학습 기능

Apache MXNet  (인큐베이팅 프로젝트)는 최첨단 딥러닝(Deep Learning) 학습 모델 제작을 지원하는 확장 성이 뛰어난 오픈 소스 프레임 워크입니다. 이를 통해 CNN (Convolutional Neural Network), LSTM (Long Term Memory Network) 등을 만들 수 있고, Python, Scala, R 및 Julia를 포함한 다양한 언어를 지원합니다. 이 글에서는 MXNet이 AWS 클라우드 개발자 친화적인 프레임워크로서 자리 매김하는 몇 ...
2017/08/11

MXNet 기반 추천 오픈 소스 딥러닝 프로젝트 모음

Apache MXNet 은 일반 개발자가 손쉽게 딥러닝(Deep Learning) 모델을 구축, 학습 및 실행하는 데 도움을 주는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이전 시리즈에서 MXNet API 및 주요 기능, 활용 방법에 대해 소개했습니다. 이 글에서는 MXNet을 다양한 유스 케이스에 적용하는 특징적인 오픈 소스 프로젝트를 소개합니다. (참고로 MXNet Model Zoo에는 다양한 주요 딥러닝 학습 모델 ...
2017/08/03

MXNet 시작하기 (6) – Raspberry Pi에서 실시간 객체 분석 하기

5편에서는 이미지의 객체 검출을 위해 유명한 세 가지 학습 모델을 사용하여, 간단한 MXNet 소스 코드를 사용하여 몇 가지 이미지를 테스트해보았습니다. 우리가 배운 것 중 하나는 각 모델이 서로 다른 메모리 요구 사항이 있다는 것입니다. 가장 메모리를 적게 먹는 것은 Inception v3으로 "43MB"만 사용입니다. 정말 이게 잘 될까? 예를 들어, "라스베리파이(Raspberry Pi)" ...
2017/07/30

MXNet 시작하기 (5) – VGG16 및 ResNet-152 학습 모델 사용하기

4편에서는 사전 학습된 Inception v3 모델을 사용하여, 이미지 내 분류를 검색하는 것이 얼마나 쉬운지 확인했습니다. 이 글에서는 두 개의 유명한 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)인 VGG19와 ResNet-152을 사용해 보고, Inception v3 모델과 비교해 보겠습니다. CNN이라는 어려운 단어가 나왔지만, 과정은 크게 다르지 않습니다. 레이어를 더 많이 늘린 것입니다. Architecture of a CNN (Source: ...
2017/07/29

MXNet 시작하기 (4) – 이미지 분류를 위한 학습 모델 사용하기 (Inception v3)

이전 글에서는 처음으로 신경망을 구축하고 학습하는 방법을 배웠습니다. 이제 좀 더 실질적인 문제 해결을 할 수 있는 사례를 살펴 보겠습니다. 우선 최근에 사용되는 딥러닝 학습 모델은 매우 복잡하다는 사실을 알고 계셔야 합니다. 수 백개의 레이어가 있으며 막대한 양의 데이터를 학습하는 데 며칠이 걸릴수 있으며, 이러한 모델을 만들고 조정하는 데는 많은 전문 ...
2017/07/28

MXNet 시작하기 (3) – Module API

2편에서는 Symbols를 사용하여 NDArrays에 저장된 데이터를 처리하는 연산 그래프를 정의하는 방법을 설명했습니다. 이 글에서는 Symbol 및 NDArrays에서 배운 것을 사용하여 일부 데이터를 준비하고 신경망을 구성합니다. 그런 다음 Module API를 사용하여 신경망 기반 데이터를 학습하고 결과를 예측해보겠습니다. 데이터셋 정의 (가상) 데이터 세트는 1000개의 데이터 샘플로 구성합니다. 각 샘플에는 100개의 기능(Feature)이 있습니다. 각 기능은 ...
2017/07/27

MXNet 시작하기 (2) – Symbol API

1편에서는 몇 가지 MXNet 기본 사항을 살펴보고, NDArray API에 대해 알아보았습니다 (요약하면, NDArrays는 데이터, 매개 변수 등을 저장하는 장소입니다.) 이제 MXNet이 계산 단계를 정의하는 방법을 살펴 보겠습니다. 계산 단계? 코드를 말하는 건가요? 좋은 질문이네요. 우리 모두가 "프로그램 = 데이터 구조 + 코드"라고 배웠으니까요. NDArrays가 데이터 구조라면 이제 코드를 추가하면 됩니다. 일반적으로 모든 계산 ...
2017/07/26

MXNet 시작하기 (1) – NDArrays API

이 시리즈는 AWS 테크 에반젤리스트인 Julien Simon이 연재한 MXNet 관련 글 모음의 번역 편집본으로 최근 각광 받고 있는 Deep Learning 라이브러리인 Apache MXnet  을 개괄적으로 설명하려고 합니다. 이 글은 간단한 코드를 이해하는 개발자라면 기계 학습과 인공 지능을 잘 알지 못하는 분이라도 쉽게 따라올 수 있도록 했습니다. 너무 겁먹지 않으셔도 됩니다. 우선 몇 ...
2017/07/25

[ZDNet 칼럼] 서버리스 인공지능 시대를 열다

아마존웹서비스(AWS)는 기존 서버 기반의 애플리케이션을 함수 단위로 쪼개서 실행할 수 있는 AWS 람다(Lambda) 서비스를 2014년에 출시하면서, 서버리스(Serverless) 아키텍처 시대를 열었다. 초기에는 AWS 자원의 변경이 일어나는 이벤트에 따라 간단한 동작을 수행하려는 요구 사항에 맞추어 출발했다. 하지만, 애플리케이션을 배포 및 운영해야 할 서버의 존재가 없어짐에 따라, 다양한 아이디어가 쏟아져 나왔다 아마존API 게이트웨이 ...
2017/04/20

[ZDNet 칼럼] 대용량 인공지능 플랫폼을 개발자들에게

아마존은 사업 초기부터 인공 지능에 투자해 왔다. 아마존닷컴의 초창기 홈페이지를 보면 ‘Eyes & Editors’라는 기능이 있었는데, 이는 좋아하는 저자의 신규 서적에 대해 자동 검색 및 알림을 해 주는 에이전트 기반 서적 추천 엔진이다. 이미 2006년에 이러한 사용자 리뷰 및 행동 기반 추천을 통해 총 판매액의 35%가 추천 시스템에서 발생했다고 한다. 최근에는 ...
2017/03/14

[ZDNet 칼럼] 모두를 위한 아마존의 3가지 AI기술 계층

인공지능이 버즈워드(Buzz word)로 뜨면서, 100명에게 '인공지능'의 정의를 묻는다면 적어도 100개 이상의 답변을 얻을 것이다. 한 가지 주목할 점은 인공지능 기술과 서비스를 주요 거대 IT기업이 주도해 나가는 양상을 보이고 있다는 것이다. 그 중에서도 아마존의 인공지능 분야에 대한 혁신 움직임은 단연 두드러진다. 본 칼럼에서도 작년 '클라우드가 선사한 인공지능 기술의 자유와 기회', '개발자들을 ...
2017/02/16