전체 글22 [IBM] 번역 플랫폼 - 1 Thanks to 변유철님 우선 이 번역 플랫폼은 IBM Clouders를 통해 만나 ZUA 멤버로써 이미 시니어 개발자이신 변유철님(대단하신 분이다)의 지도와 도움을 통해 이뤄질 수 있었기에 글의 서두에 감사의 표시를 남기고자 한다. 이 분의 글은 여기서 확인해볼 수 있다.(시리즈 확인!!) ZUA로부터.. 이 번역 플랫폼의 아이디어는 ZUA의 기원이 되는 한그리쥬아(이름만 들어도 번역을 위한 모임같지 않은가?!)에서 IBM Watson을 통한 강의 자막 번역 작업 중 다양한 번역기들을 통합 사용하는 플랫폼을 만들어보자는 취지에서 시작하였다. 우선, 초기 모델에선 아래와 같은 로그인 페이지를 만드는 작업부터 시작하였다. IBM Cloud Foundry 그럼 이러한 서비스를 위해 IBM Cloud 서비스.. 2020. 9. 2. IBM Watson 신경망 기계 번역-1 신경망 기계 번역 이전편에서 예고한 대로 Watson의 번역 성능에 대해 어떤 방식으로 구동되어지는 지를 알아보고자 Watson Language Translation을 소개하는 페이지를 방문하였고 아래와 같은 정보가 있었다. 여기서 Neural Machine Translation(신경망 기계 번역)을 딥러닝을 사용하여 속도와 정확성을 높였다라고 소개하고 있다. 그래서 이 NMT에 대해 알아보게 되었다. 신경망 vs 통계 신경망과 통계라는 비교는 생각보다 쉽게 상상이되지 않는다. 하지만, 신경망이 모사하고자 하는 인간의 뇌를 생각하면 상상하기 쉬워진다. 인간의 뇌와 통계의 가장 큰 차이점은 이해력이라고 생각한다. 통계적 번역(Stastical Machine Translation)는 주어진 문장을 단어나 구.. 2020. 8. 27. [IBM]클라우드 네이티브 클라우드 네이티브(Cloud Native) 클라우드 네이티브란, 클라우드 상의 리소스를 필요에 따라 할당 및 해제할 수 있는 탄력적 환경을 활용하는 시스템을 의미한다. 그리고 Cloud Native Computing Foundation에 의하면 다음과 같은 속성이 있다. 앱과 프로세스는 소프트웨어 컨테이너에서 분리된 단위로 실행 프로세스는 리소스 사용을 개선하고 유지보수 비용을 줄이기 위해 중앙 오케스트레이션 프로세스에 의해 관리 앱 또는 서비스(마이크로서비스)는 명시적으로 설명된 종속 항목과 느슨하게 결합 위와 같은 속성들은 클라우드 네이티브의 분산 시스템을 설명한다. 12 Factor 현대 사회에서 앱 또는 서비스로서의 소프트웨어를 구축하기 위한 12가지 요소가 Heroku의 개발자들에 의해 처음 제.. 2020. 8. 27. [ML]성능 평가 평가의 중요도 머신러닝은 간단히 말해서 주어진 학습 데이터의 피처와 레이블을 학습하여 새로운 미지의 데이터를 정확히 예측할 수 있도록 하는 기법이라 볼 수 있다. 그리고 이러한 예측 성능에 대한 평가는 머신러닝 알고리즘 모델 또는 데이터 전처리의 개선 필요성에 대한 지표가 되어준다. 그래서 우리가 머신러닝을 공부하면서 꼭 알아야하는 것이 성능 평가이다. 분류 성능 평가 머신러닝에는 크게 지도 학습과 비지도 학습이 있다. 우리가 우선 알아볼 성능 평가는 지도 학습에 속하는 분류에 대한 평가이다. 분류는 주어진 레이블(정답값)을 통해 새롭게 주어지는 데이터에 대한 정답을 예측한다. 평가 지표 정확도(Accuracy) 위의 분류에 대한 정의를 통해 가장 먼저 떠오르는 평가는 무엇일까? 아마 대부분의 사람들이 .. 2020. 8. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 다음