구글, 오픈소스 텐서플로우 교육 도구 'T2T' 메이저 카지노 사이트
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게시글 작성 시각 2017-06-27 09:50:06
2017년 6월 23일 (금)
ⓒ ITWorld, Serdar Yegulalp| InfoWorld
텐서투텐서(Tensor2Tensor, T2T)는 딥러닝 모델 훈련을 간소화해 개발자가 머신러닝 워크플로우를 좀더 쉽게 만들 수 있게 한다.
지난 한해 동안 구글의 텐서플로우(TensorFlow)는 딥 러닝을 위해 널리 사용되는 오픈소스 툴킷으로 자리잡아왔다. 그러나 텐서플로우 모델을 교육하는 것은 번거롭고 느린 것이 단점이었다. 특히 누군가가 사용한 데이터세트를 가져와 교육 프로세스를 개선하려 할 때 그러하다. 모델 교육 프로세스의 변형만으로도 딥러닝 전문가들을 난감하게 만들기에 충분하다.
이번주 구글은 교육을 위한 딥 러닝 모델 구성 작업량을 줄이기 위한 프로젝트를 메이저 카지노 사이트했다. 간단히 말하면, T2T는 텐서플로우 교육 작업을 위한 파이썬(Python) 기반 워크플로우 조직 라이브러리다. 이를 통해 개발자는 텐서플로우 모델에 사용된 핵심 요소를 지정하고 이들 간의 관계를 정의할 수 있다.
T2T의 핵심 요소는 다음과 같다.
- 데이터 세트 : T2T에는 교육을 위한 여러가지 일반 데이터세트가 내장되어 있다. 사용자는 개별 워크플로우에 새로운 데이터세트를 추가하거나 끌어오기를 요청해 핵심 T2T 프로젝트에 추가할 수 있다.
- 문제와 양식 : 음성인식과 같은 것이 어떤 종류의 작업인지를, 그것으로 생성되는 데이터 종류가 어떤 것인지 설명한다. 예를 들어, 이미지 인식 시스템은 이미지들을 가져와 텍스트 레이블로 돌려준다.
- 모델 : 일반적으로 많이 사용되는 모델은 이미 T2T에 등록되어 있지만, 사용자는 더 추가할 수 있다.
- 하이퍼파라미터(hyperparameter) : 교육 프로세스를 제어하는 다양한 설정 세트를 만들 수 있다. 그래서 사용자는 필요할 때마다 그것들을 교환하거나 배치할 수 있다.
- 강사 : 실제 교육 바이너리에 전달된 파라미터를 개별적으로 지정할 수 있다.
T2T는 각 요소에 대해 기본값이 제공되기 때문에 즉각적으로 유용하게 쓰일 수 있다. T2T에는 수개의 일반적인 모델과 데이터세트가 담겨져 있어 기존 모드를 재사용하거나 확장해 신속하게 시작할 수 있으며, 필요에 따라 기본값과 수정값 가운데 하나를 배포할 수 있다.
다만 T2T는 딥 러닝 프로젝트를 구성하는 방법에 대해 텐서플로우 이외에 더 큰 콘텍스트는 제공하지 않는다. 이론적으로는 머신러닝 솔루션을 개발하기 위한 데이터에서 예측 시스템까지, 엔드투엔드의 일부가 될 수 있지만 지금은 텐서플로우를 사용하는 작업을 간단하게 만드는 것에 절대적인 가치를 두고 있다.
지난 한해 동안 구글의 텐서플로우(TensorFlow)는 딥 러닝을 위해 널리 사용되는 오픈소스 툴킷으로 자리잡아왔다. 그러나 텐서플로우 모델을 교육하는 것은 번거롭고 느린 것이 단점이었다. 특히 누군가가 사용한 데이터세트를 가져와 교육 프로세스를 개선하려 할 때 그러하다. 모델 교육 프로세스의 변형만으로도 딥러닝 전문가들을 난감하게 만들기에 충분하다.
이번주 구글은 교육을 위한 딥 러닝 모델 구성 작업량을 줄이기 위한 프로젝트를 메이저 카지노 사이트했다. 간단히 말하면, T2T는 텐서플로우 교육 작업을 위한 파이썬(Python) 기반 워크플로우 조직 라이브러리다. 이를 통해 개발자는 텐서플로우 모델에 사용된 핵심 요소를 지정하고 이들 간의 관계를 정의할 수 있다.
T2T의 핵심 요소는 다음과 같다.
- 데이터 세트 : T2T에는 교육을 위한 여러가지 일반 데이터세트가 내장되어 있다. 사용자는 개별 워크플로우에 새로운 데이터세트를 추가하거나 끌어오기를 요청해 핵심 T2T 프로젝트에 추가할 수 있다.
- 문제와 양식 : 음성인식과 같은 것이 어떤 종류의 작업인지를, 그것으로 생성되는 데이터 종류가 어떤 것인지 설명한다. 예를 들어, 이미지 인식 시스템은 이미지들을 가져와 텍스트 레이블로 돌려준다.
- 모델 : 일반적으로 많이 사용되는 모델은 이미 T2T에 등록되어 있지만, 사용자는 더 추가할 수 있다.
- 하이퍼파라미터(hyperparameter) : 교육 프로세스를 제어하는 다양한 설정 세트를 만들 수 있다. 그래서 사용자는 필요할 때마다 그것들을 교환하거나 배치할 수 있다.
- 강사 : 실제 교육 바이너리에 전달된 파라미터를 개별적으로 지정할 수 있다.
T2T는 각 요소에 대해 기본값이 제공되기 때문에 즉각적으로 유용하게 쓰일 수 있다. T2T에는 수개의 일반적인 모델과 데이터세트가 담겨져 있어 기존 모드를 재사용하거나 확장해 신속하게 시작할 수 있으며, 필요에 따라 기본값과 수정값 가운데 하나를 배포할 수 있다.
다만 T2T는 딥 러닝 프로젝트를 구성하는 방법에 대해 텐서플로우 이외에 더 큰 콘텍스트는 제공하지 않는다. 이론적으로는 머신러닝 솔루션을 개발하기 위한 데이터에서 예측 시스템까지, 엔드투엔드의 일부가 될 수 있지만 지금은 텐서플로우를 사용하는 작업을 간단하게 만드는 것에 절대적인 가치를 두고 있다.
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