Pytorch:hooking,nn.Module,autograd에 대한 고찰
부스트캠프 ai테크 2기 첫 P스테이지인 이미지 분류 대회가 열렸습니다. 이번 대회의 주제는 'COVID 19 Mask 탐지' 였습니다. 과거, 이미지 분류 대회(2021 Programmers 머신러닝 Dev-Matching)를 참가했을때에는 , pretrained_model을 keras에서 불러와서 , 실험-피드백-실험 과정을 반복하면서 성적을 내는데에 집중을 하였습니다. 하지만, 이번 대회는 기간이 몇시간이 아닌 2주였고, pretraiend_model을 이용하는 것은 많이 해보았기 때문에 , 성적이 저조하더라도 직접 모델을 제작하여 , 대회에 참여하고 싶었습니다. 1주차에서는 주어진 미션을 수행하였고, 2주차에는 1주차에서 나온 결과물에서 발생한 문제점을 해결하고자 시도했습니다. 1주차 모델의 학습..
빅데이터,스트림데이터 in Python
파이썬은 인공지능(머신러닝,딥러닝)에서 굉장히 Hot 한 언어이다. 벡터,행렬 같은 머신러닝에 필요한 연산들을 제공해주는 라이브러리가 있기 때문에 , 그래프를 시각화해서 볼 수 있기 때문에, 이를 기반으로 여러 딥러닝 프레임워크들이 제공 되어진다. 딥러닝이 머신러닝에 비해 본격적으로 주목을 받게 된것은 빅데이터에서의 퍼포먼스가 머신러닝 보다 더 뛰어나다는 연구결과가 있고 나서이다. 그리고, 현재 딥러닝 프로세스는 한번에 데이터를 저장한 다음에 처리하는 것이 아니라 , 지속적으로 데이터가 들어오면서 동시에 처리하고 이를 학습에 사용하는 Cycle의 형태이기 때문에 , 스트림 데이터에 대한 취급도 중요합니다. (본 글은, 빅데이터 스트림 데이터에 대한 개념이 있다 가정하고 진행) 즉, 파이썬에서 빅데이터,스..
