AWS Batch를 이용한 분산 병렬 딥러닝 학습 #3

개별 host에서 학습한 모델 파일을 통합적으로 관리할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.

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AWS Batch를 이용한 분산 병렬 딥러닝 학습 #2

지난 포스트에서 AWS Batch가 어떤 서비스인지에 대해 알아봤습니다. 이번에는 실제 코드와 함께 어떻게 분산 병렬 학습을 할 수 있을지에 대해 알아봅시다.

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AWS Batch를 이용한 분산 병렬 딥러닝 학습 #1

AWS Batch 서비스를 이용하여 쉽고 빠르게 분산 병렬 딥러닝 학습 환경을 구축해 봅시다.

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딥러닝 학습을 위한 AWS ECS용 GPU AMI 만들기

AWS ECS용 GPU instance AMI를 만들어 AWS 컨테이너 서비스에서 (ECS, Batch) 딥러닝 학습을 해 봅시다.

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[Tensorflow] r0.12 ver 기준 설치 가이드 Best Practice

작성날짜: 2017년 1월 기준 tensorflow 설치방법

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[기계학습] Slack을 이용한 Training 완료 알람 시계 만들기

slack을 이용하여 모델학습이 끝난 이후에 알람을 받도록 해봅시다.

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[번역] 더 많은 데이터가 더 좋은 알고리즘을 이긴다 #3

저의 블로그의 독자라면 저의 믿음인, 더 많은 데이터가 보통 더 좋은 알고리즘을 이긴다는 사실에 대해서 잘 알고 계실 것입니다. 여기에 또 다른 증거가 될 만한 자료가 있습니다.

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[번역] 더 많은 데이터가 더 좋은 알고리즘을 이긴다 #2

제가 적은 블로그 포스트 ‘더 많은 데이터가 더 좋은 알고리즘을 이긴다’가 많은 사람들의 관심을 이끌었습니다. 많은 의견들을 개인적으로 다 대답하기 힘들기 때문에, 몇몇은 여기 이 포스트에 남깁니다.

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[번역] 더 많은 데이터가 더 좋은 알고리즘을 이긴다 #1

이 글은 데이터 마이닝을 공부하던 중, The Mining of Massive Datasets의 저자인 Datawocky의 블로그 글(More data usually beats better algorithms)을 읽고 인상 깊어서 번역한 글입니다. 해당 글은 원 저자에게 허락을 맡고 게시하였습니다.

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