티스토리 뷰

구글 스터디잼 중에서 머신러닝 중급 과정을 통해 코세라 강의를 한달동안 무료로 수강할 수 있는 기회를 얻었습니다. 이번에 학습하게된 코스는 Launching into Machine Learning  으로 해당 과정에서는 머신러닝의 역사적인 이야기부터 모델, 하이퍼파리미터, GCP Datalab, 빅쿼리 등 폭 넓은 내용을 다루고 있습니다.

코스중에는 Tensorflow 홈페이지에서 제공되는 playground를 통해서 다양한 하이퍼파라미터와 hidden layers를 설정하면서 여러가지 현실적인 문제를 직접 경험할 수 있도록 유도하는 과정도 있습니다. 그 과정에서 자연스럽게 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 깨우치게 될 것으로 기대됩니다.

https://playground.tensorflow.org

batch size에 따라서 loss가 어떻게 변화하는지 상세하게 다룹니다. 여기서 이야기하는 배치사이즈는 우리가 작성하는 모델에 한번에 얼만큼의 양을 학습시킬 것인지를 결정하는 파라미터인데 배치사이즈가 작으면 loss가 민감하게 움직이고 반대로 큰 배치는 부드러운 그래프를 나타냅니다. 하지만 너무 커져버리면 정상적으로 글로벌 미니멈에 도달하지 못할수도 있고 큰 메모리를 필요로 하기 때문에 부담스럽게 됩니다. ML 엔지니어들이 항상 고민하는 부분이겠죠.

사실 머신러닝의 절반 이상은 데이터를 다루는 일이라고 볼 수 있는데 아래 nips에 등재되어 있는 페이퍼가 그런 내용을 잘 나타내주고 있습니다. 이 코스는 데이터를 다루는 과정에도 충실합니다. 

http://papers.nips.cc/paper/5656-hidden-technical-debt-in-machine-learning-systems.pdf

Google Cloud Platform 위에 datalab을 설치하고 BigQuery를 통해 데이터를 다루는 데모를 퀵랩에서 실습하게 됩니다.

머신러닝에 입문하기 위해 대부분의 사람들이 흔히 이야기하는 필독서나 영상들이 몇 개 있는데 무엇을 먼저 보든 그것은 자유일겁니다. 하지만 분명한건 그런 리스트에 포함되기에 코세라의 본과정 Launching into Machine Learning는 충분한 구성을 갖추고 있습니다. 기회가 된다면 꼭 한번 들어보시는걸 추천드립니다. 

모든 랩을 수행하면 [나의 강좌]에서 수료한 강좌를 클릭해서 수료증을 확인할 수 있습니다. 그럴싸한 오답으로 우리를 유혹하는 퀴즈를 모두 풀어내고 취득한 수료증이기 때문에 더 뿌듯하게 느껴집니다.

위에서 확인한 수료증은 링크드인에 게시할 수 있는데 관련 내용은 아래 링크를 통해 확인해보세요.

https://jybaek.tistory.com/788

또한 스터디잼에 대한 공지, 소식과 정보는 아래 페이스북 그룹을 통해 얻으실 수 있습니다. 잼 진행간의 문제나 질문등을 통해 다양한 인사이트를 얻으실 수 있을 것으로 기대됩니다. 

https://www.facebook.com/groups/studyjamkorea/

'생활 > 리뷰' 카테고리의 다른 글

Next'19 Recap 커뮤니티 라운지 후기  (0) 2019.05.25
Next'19 Extended Korea 뒷이야기  (0) 2019.04.29
AI with Google  (0) 2019.03.10
에어팟으로 만나는 이어폰의 신세계  (0) 2018.05.28
AWS 오로라팀의 사내 방문  (0) 2018.03.25
댓글
댓글쓰기 폼