송 준이(socurites)

"이 글은 책을 소개하는 글입니다. 과도한 책 광고가 포함될 수 있습니다" 번역이라는 어두컴컴한 동굴을 빠져나와 출간을 앞두고 있습니다. 책에 대한 소개보다는 "번역"이라는 일을 시작하게된 개인적인 경험을 풀어써 보고자 합니다. 2010년... 때는 바야흐로 2010년. 팀을 이끌던 선배가 "질질 끌던" 번역 작업을 이제 마무리해야 한다며 리뷰를 부탁했습니다. 그 책은 켄 슈와버가 쓴 " 엔터프라이즈 스크럼 "이었습니다. 번역본 리뷰라는 것이 원서는 보지 않은 채, 번역된 초고를 읽으면서 어색한 문장이나 단어들, 오탈자를 제안하는 일이라는 것도 그때 처음 알았습니다. 그리고 번역본 초고가 원서 없이는 그 내용을 이해하는 것이 어려운 존재라는 것도 그때 알았습니다. 결국 리뷰를 하면서도 원서를 뒤적이며 꽤나 열심히 제안을 많이 해 드렸습니다. 그때 저의 성실함을 눈여겨 보신 선배가.......

Style Transfer를 해야 할 일이 생겨서 관련 자료를 정리하고, 주요 논문은 가능하면 직접 코딩하거나 이미 짜여진 코드를 분석하기로 마음 먹었다. 따라갈 로드맵은 Lunit Tech Blog의 Style Transfer을 참고했다....

Neo4j를 기반으로 프로그래밍을 할 일이 생겼다. 특히 Cypher 쿼리 언어를 중심으로 스터디하면서 가장 기본적인 내용을 정리했다. 그래프 DB와 Neo4J를 처음 접하는 처지에서, 전문적인 튜토리얼이나 서적을 보기 전에 먼저 읽어두면 도움이 될 것이다. 이 글에선 간략히 개요를 설명하며, 정리한 내용은 맨 밑의 슬라이드에서 확인할 수 있다. 그래프 DB와 Neo4J 그래프 DB란 데이터 간의 관계를 일급(first-class) 엔티티로 다룰 수 있도록 설계된 데이터베이스다. 관계형 데이터베이스의 경우 검색 시점에 저장된 관계를 이용하는 반면, 그래프 DB는 데이터 간의 관계를 저장 시점에 저장한다. 그래프 모델에서 가장 핵심적인 요소는 노드(Node)와 관계(Relation)이다....

TF-Slim은 저수준의 텐서플로우 API를 간편하게 사용할 수 있는 고수준 경량 API로써, 텐서플로우 저수준 API를 사용하여 모델을 정의, 학습, 평가하는 과정을 간소화한다. 특히 이미지를 분류하는 작업의 경우, 성능이 검증된 다양한 이미지 모델(VGG, Inception, ResNet 등)에 대해 이미지넷 데이터셋을 기반으로pre-trained된 모델을 기반으로 fine-tuning하는 과정이 단순화되어 있다. 이 글에서는 TF-Slim에 대한 개념을 설명하고 이를 MNIST 필기체 인식 문제를 해결해 본다. 그리고  스탠포드 대학교에서 제공하는 개 품종 이미지 데이터(...

지난 4월 18일, 페이스북은 새로운 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 Caffe2를 발표 했다. 이로써 익혀야 할 도구가 하나 더 늘어난 듯 하다. 2015년부터 쏟아지기 시작한 딥러닝 프레임워크 전쟁에서 텐서플로우가 우위에 섰지만, 최근 주목을 받고 있는 Chainer, MXNet와 PyTorch 등도 조금씩 사용자층을 확대하고 있다. 이 글에서는 범람하고 있는 딥러닝 도구들을 간략히 비교하고, 관련 책과 강의를 소개하고자 한다. 딥러닝 프레임워크 살펴보기 여기에서는 대표적인 딥러닝 프레임워크들 몇가지를 여러가지 측면에서 비교하려고 한다. 관련 내용에 대한 자세한 글은 "...

이 글에서는 MXNet을 살펴보고, MXNet을 이용하여 MNIST 분류기를 개발하는 방법을 소개한다. 그리고 MXNet 프레임워크를 안드로이드에서 사용할 수 있게 빌드하는 방법을 설명한다....

이 글에서는 지난 글 “텐서플로우(TensorFlow) 시작하기“에 이어서 IRIS 예제를 포함해서 더 다양한 예제를 살펴보면서, 텐서보드(TensorBoard)를 사용하는 방법을 설명하려고 한다. 그리고 텐서보드에 표시되는 각 메트릭이 어떤 의미를 가지는지에 대해서도 간략히 살펴보겠다....

이 글에서는 텐서플로우를 설치하고, 기본 사용법을 익히며, MNIST 이미지를 ConvNet으로 분류하는 예제를 차례차례 따라가 보고자 한다....

이 글에서는 강화학습과 강화학습의 알고리즘 중 하나인 DQN(Deep Q-Network)에 대해 간략히 설명한다. 그리고 딥러닝 프레임워크 중 하나인 Torch를 사용하여 스스로 “바구니로 과일 받기” 게임을 배우는 인공지능을 만드는 방법을 소개한다....

“이미지넷 분류 모델을 사용한 개체 식별”과 “성별/나이 분류 모델을 사용한 성별과 나이 식별”, 그리고 안드레이 카패시(Andrej Karpathy)가 만든 “NeuralTalk2 기반의 이미지 캡션 생성”에 대해 소개한다....