안녕하세요, MoonLight입니다.​이번 Post에서는 Weights & Biases (wandb)라는 Platform을 소개해 드리고자 합니다.​Weights & Biases (wandb)는 머신 러닝 실험 추적, 시각화, 협업 및 모델 관리를 위한 강력한 플랫폼입니다. ​​ 1. 소개 wandb는 2018년 Lukas Biewald, Chris Van Pelt, Shawn Lewis에 의해 설립된 Weights & Biases라는 회사에서 개발되었습니다. ​이들은 머신 러닝 엔지니어들이 겪는 실험 관리의 어려움을 해결하고자 이 플랫폼을 만들었다고 하네요.​wandb는 LLM(Large Language Model) 파인 튜닝과 같이 복잡하고 리소스 집약적인 머신 러닝 프로젝트뿐만 아니라, 일반적인 딥..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.    소개얼마 전까지만 해도 AI & 머신러닝은 소프트웨어 개발이나 언어와는 다른 별도의 분야로 인식되고 있었으나 최근 들어서 머신러닝도 UI나 데이터베이스처럼 마치 소프트웨어 개발의 하나의 요소처럼 여겨지고 있는 것 같습니다.​이런 상황에서 개발자들은 머신러닝 모델을 안정적으로 운영할 수 있는 능력도 요구되고 있습니다.​훌륭하게 결과를 산출하는 머신러닝 모델을 개발했어도 실제로 사용자들이 이 모델을 안정적으로 사용하게 하기 위해서는 훨씬 더 다양하고 복잡한 문제들이 개발자들을 기다리고 있습니다.​더욱이 이 모델을 운영하는 시스템이 분산 환경이라면 고려해야 할 문제는 더욱더 많아집니다.​학습 데이터의 방대함, 모델의 복잡성, 실..

한빛미디어 ‘나는 리뷰어다’ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.​​ ​​이 책은 이런 책이에요 요즘은 산업/사회 전반적으로 Machine Learning / Deep Learning이 사용되지 않는 곳을 찾기가 어려워졌습니다.​다양한 분야에서 인간의 결정에 조금씩 도움을 줍니다.​물론 그 결정이 그리 큰 위험이 없는 분야일 수도 있지만, 어떤 경우에는 그 결정이 큰 영향을 끼치는 고위험인 경우도 있습니다.​Machine Learning Model이 이와 같은 고위험 결정을 하고 있기 때문에 최근들어서 Model 그 자체의 위험성도 서서히 드러나고 있는 실정입니다.​​Machine Learning Model이 중요한 결정을 하는 일이 늘어나다 보니, 의도하지 않은 오용 혹은 의도적인 남용으로 ..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.​​​ ​​'간단하게 Machine Learning Model을 돌려보고 싶은데, 어떻게 하면 되지?' "실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬"은 2019년에 발표된 "파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북"의 2판입니다.​기본적인 프로그래밍 지식을 가진 독자들이 파이썬을 이용하여 머신 러닝 모델을 쉽고 빠르게 구현할 수 있도록 도와주는 실용적인 안내서입니다.​200개 이상의 다양하고 실용적인 코드 예제를 제공하며, 간단한 행렬 생성부터 Pre-Trained Model을 이용한 분류 작업까지 폭넓은 주제를 다룹니다.​이런 점이 좋아요책의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 파이썬 라이브러리와 프레임워크를 다룬다는 점입니다.​Sciki..

한빛미디어 ‘나는 리뷰어다’ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. ​ ​ ​ ​ ​ ML & DL 분야 면접은 어떻게 준비해야 하지? ML & DL 분야의 면접은 보통 다른 분야에 비해 더욱 미지의 영역이라고 볼 수 있습니다. ​ 어떤 질문이 나올 지, 어떤 역량을 개발해야 할지, 나의 전문이 아닌 분야의 대한 질문이 나오면 어떤식으로 답변해야 할 지 등등 막막한 것이 사실입니다. ​ ML & DL 분야의 면접에서 어떠한 질문에도 잘 대처하기 위한 가장 좋은 방법은 ML & DL 제품의 전체 워크플로와 핵심 개념들을 잘 정리하고 있는 것이 가장 좋은 방법이지만, ​ 그러한 경험이 없거나 특정 분야의 업무만 해본 개발자라면 이 역시 준비하기 힘듭니다. ‘인사이드 머신러닝 인터뷰’는 이런 고민을 ..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 요즘에는 Machine Learning / Deep Learning이 일상생활에 알게 모르게 스며들어 있고, 누구나 배우고자 한다면 매우 다양한 자료를 접할 수 있습니다. Deep Learning 분야에서 가장 먼저 큰 진전을 이루었던 것이 Image 분야이지만, 시각적인 인공지능 못지않게 인간들에게 중요한 것이 글로 쓰인 Data 즉, Text Data입니다. NLP(Natural Language Process)를 다루는 수많은 동영상 강의, Technical Blog 등에서는 가장 기초적인 부분에서부터 최신 트렌드를 반영하는 주제까지 모두 다루고는 있습니다. 하지만, 정작 실무에 적용하려고 하면 막막한 것이 현실입..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 이제는 전공자가 아니어도 뉴스나 방송을 통해 Machine Learning / Deep Learning이라는 말을 너무 흔하게 들을 수 있는 상황이 되었다. 음성인식 , 추천 시스템 , 이미지 생성 등은 이미 우리의 일상에서 너무나 흔한 일이고, Tensorflw / PyTorch / Scikit-learn같은 우수하고 훌륭한 Framework은 너무나 쉽게 우리들을 AI의 세계로 발을 들여놓게 만들어 준다. 하지만, 이렇게 현실속에 깊게 들어와 있는 Machine Learning / Deep Learning이지만, 정작 내가 하는 일에 이 기술을 적용하려고 하면 관련 전공자라고 해도 절대 쉬운 일이 아니다. '우리 ..