keras2 [자연어 처리] Seq2Seq 로 자연어 번역하기 언어 처리를 위해서는 시계열성이 반영되는 RNN이나 LSTM, GRU등을 사용해왔다. Seq2Seq는 Machine Translation을 위해 구글이 개발한 알고리즘으로 위의 알고리즘을 Encoder와 Decoder로 연결하여 하나의 벡터로 만들어 학습하는 알고리즘이다. 역시 wikidocs.net의 문서가 잘되어 있어 이를 참조했다베꼈다. 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net 번역할 문장을 인코딩해서 나온 신경망을 디코더의 입력으로 연결하는 것이다. 'I am a student'의 순서가 나오면 'je suis etudiant'라고 인식하는 것인데, 단어 자체를 분석하여 인식하기보다, 이를 테면 통문장 영어처럼 외워 번역한다고 보면 맞을까? seq2seq은 atte.. 2020. 8. 5. [OSS] AutoKeras로 자동학습(AutoML) 하기 최근 회사 업무를 하면서 AutoML을 조사할 일이 있었는데, AutoKeras가 작년말 정식 Release 되었다는 것을 알았다. AutoKeras는 Texas A&M에서 만든 것으로 많은 AutoML솔루션들이 Table 데이터 처리를 위한 최적의 머신러닝 모델을 찾아주는 것에 반해, Google AutoML과 마찬가지로 비정형 데이터까지 모델링 해 준다. AutoKeras는 무엇보다 설치가 간단하다. 기존에 사용하던 머신에 AutoKeras 패키지만 설치해 주면 잘 동작한다(설치조건: Tensorflow 2.1, Python 3.6). GPU 설정은 공통된 부분이고, 요즘은 AWS SageMaker나 GCP AI Platform에서 설정되어 나오니 크게 신경쓰지 않아도 된다. pip install a.. 2020. 3. 4. 이전 1 다음
