HKUST Xunfei - 알고리즘 엔지니어 - OC(출처: Niuke.com)
Tensorflow와 Pytorch의 차이점
: PyTorch와 TensorFlow는 모두 오픈 소스 기계 학습 라이브러리이지만 둘 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
1 사용 용이성: PyTorch는 사용하기 쉽고 인터페이스가 더 직관적인 반면 TensorFlow는 더 복잡하고 학습 곡선이 가파릅니다.
2 동적 계산 그래프: PyTorch는 더 큰 유연성과 더 빠른 개발을 허용하는 동적 계산 그래프를 사용하는 반면 TensorFlow는 모델 실행 전에 정의해야 하는 정적 계산 그래프를 사용합니다.
3 성능: PyTorch와 TensorFlow는 모두 성능에 대해 고도로 최적화되어 있지만 TensorFlow는 일반적으로 대규모 배포 및 프로덕션 사용 사례에서 더 빠른 것으로 간주됩니다.
4 커뮤니티: TensorFlow는 더 큰 커뮤니티와 더 많은 리소스를 사용할 수 있는 반면 PyTorch는 빠르게 성장하고 강력한 커뮤니티를 보유하고 있습니다.
5 디버깅: PyTorch에는 보다 유연한 디버깅 프로세스가 있으며 TensorFlow에는 보다 강력한 디버깅 및 오류 보고 도구가 있습니다.
6 배포: TensorFlow는 다양한 배포 옵션을 제공하며 모바일 및 임베디드 장치에 배포할 수 있는 반면 PyTorch는 주로 클라우드 플랫폼 및 서버 배포에 중점을 둡니다.
Tensorflow가 배포하기 쉬운 이유
: TensorFlow에는 서버, 데스크톱, 모바일 장치 및 임베디드 시스템에 대한 배포를 포함하여 다양한 배포 옵션이 있습니다. 배포 용이성은 TensorFlow 플랫폼의 유연성과 다양한 클라우드 서비스 및 플랫폼과의 통합 덕분입니다. 또한 TensorFlow는 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js와 같은 도구를 제공하므로 개발자가 모델을 다양한 플랫폼에 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한 TensorFlow에는 풍부한 배포 리소스와 자습서를 제공하는 대규모 개발자 및 사용자 커뮤니티가 있어 신규 사용자가 프로세스를 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
동적 및 정적 그래프
TensorFlow와 PyTorch는 딥 러닝 모델에서 수학적 연산을 모델링하고 수행하는 데 사용되는 계산 그래프를 구축하는 데 서로 다른 접근 방식을 사용합니다. TensorFlow에서 계산 그래프는 사전 정의되고 정적이므로 일단 구성되면 변경할 수 없습니다. 즉, 모델을 실행하기 전에 그래프를 완전히 지정해야 하므로 다른 모델과 아키텍처를 시도하기가 더 어려울 수 있습니다.
반대로 PyTorch는 동적 계산 그래프를 사용합니다. 즉, 모델이 실행될 때 즉시 그래프가 작성됩니다. 모델이 훈련되는 동안 실시간으로 그래프를 수정하고 업데이트할 수 있으므로 더 큰 유연성과 더 쉬운 실험이 가능합니다. 그러나 이 동적 접근 방식은 각 순방향 패스에 대해 그래프를 즉석에서 작성해야 하므로 모델을 최적화하고 확장하는 것을 더 어렵게 만들 수도 있습니다.
지식 증류 및 양자화 압축
지식 증류 및 양자화 압축은 심층 신경망의 성능과 효율성을 개선하기 위해 심층 학습에 사용되는 두 가지 기술입니다.
지식 증류에는 대규모 또는 교사 네트워크의 동작을 모방하기 위해 소규모 또는 학생 네트워크를 교육하는 것이 포함됩니다. 아이디어는 교사 네트워크의 지식이나 전문성을 학생 네트워크로 이전하는 것입니다. 그 결과 더 큰 모델과 비슷한 정확도로 더 작고 더 효율적인 모델이 생성될 수 있습니다.
반면 양자화 압축은 심층 신경망에서 가중치 및 활성화의 정밀도를 줄여 모델 크기를 줄이고 추론 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 네트워크의 연속 값을 이산 값의 유한 세트에 매핑하여 달성됩니다. 컴퓨팅 리소스가 제한된 에지 장치에 딥 러닝 모델을 배포하는 데 양자화 압축을 사용할 수 있습니다.
요약하면 지식 증류는 한 네트워크에서 다른 네트워크로 지식을 전달하는 데 초점을 맞추는 반면 양자화 압축은 정밀도를 줄여 네트워크의 크기와 계산 요구 사항을 줄이는 데 중점을 둡니다.
SVM 원리 및 유도
SVM(Support Vector Machine)은 주로 분류 문제에 사용되는 감독 기계 학습 알고리즘입니다. SVM의 원리는 클래스를 구분하는 초평면을 찾는 것입니다. 이 초평면의 최대 마진은 두 클래스에서 가장 가까운 데이터 포인트 사이의 거리입니다. 이 초평면을 최적 결정 경계라고 합니다.
SVM의 유도에는 라그랑지안 함수라고도 하는 목적 함수의 최적화가 포함되며, 이는 주변 최대화 항과 여유 변수 항의 두 부분으로 구성됩니다. 마진 최대화 항은 초평면이 마진이 가장 큰 범주를 분리하도록 합니다. 슬랙 변수 항을 사용하면 잘못 분류된 포인트(슬랙 변수라고도 함)에 페널티를 줄 수 있습니다. 최적화 문제는 2차 프로그래밍 방법을 사용하여 해결할 수 있습니다. 이 최적화 문제에 대한 솔루션은 결정 경계에 가장 가까운 데이터 포인트인 서포트 벡터의 값과 초평면을 정의하는 가중치를 제공합니다.
인터뷰에서 SVM 파생은 일반적으로 분류 및 회귀 분석을 위한 기계 학습에 사용되는 널리 사용되는 알고리즘인 지원 벡터 기계(SVM)의 수학적 기초와 개념을 설명하는 것을 의미합니다. 이 도출에는 마진의 개념, 서포트 벡터 머신이 해결하는 최적화 문제, 커널 함수의 역할, 데이터를 더 높은 차원으로 매핑하는 방법에 대한 이해가 포함될 수 있습니다. 인터뷰에서 SVM 도출의 목표는 지원자의 기본 이론에 대한 이해와 이를 실제 문제에 적용하는 능력을 평가하는 것입니다.
SVM 커널 함수를 무한 차원에 매핑할 수 있습니까?
예, 입력 데이터에 비선형 변환을 적용하여 SVM 커널을 무한 차원으로 매핑할 수 있습니다. 이것의 이면에 있는 아이디어는 데이터를 SVM에 의해 선형적으로 분리될 수 있는 고차원 기능 공간으로 변환하여 데이터의 비선형 패턴을 캡처하는 것입니다. 이것은 고차원 특징 공간에서 두 입력 벡터 사이의 내적을 계산하는 수학 함수인 커널 함수를 사용하여 데이터의 비선형 관계를 효과적으로 캡처함으로써 달성됩니다.
xgb 원칙
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 그래디언트 부스팅 알고리즘의 최적화된 구현입니다. XGBoost의 원리는 손실을 줄이기 위해 손실 함수의 기울기와 2차 기울기에 모델을 맞추는 것입니다. 최적화는 약한 학습자(의사결정 트리)를 정확한 예측을 할 수 있는 앙상블로 결합하여 이루어집니다. XGBoost에는 과적합을 방지하고 모델 일반화를 개선하기 위한 정규화, 조기 중지 및 가지치기와 같은 기술도 포함되어 있습니다.
손실 함수
비용 함수라고도 하는 손실 함수는 기계 학습 모델이 예측 정확도 측면에서 얼마나 잘 수행되는지 평가하는 데 사용되는 수학 함수입니다. 예측 값과 실제 값의 차이를 측정하고 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 스칼라 값을 반환합니다. 기계 학습 모델 교육의 목표는 손실 함수의 값을 최소화하는 것입니다.
컨벌루션 신경망
컨볼루션 신경망(ConvNet/CNN)은 컴퓨터 비전에서 이미지 인식 작업, 이미지 분류 및 객체 감지를 위해 설계된 인공 신경망입니다. ConvNet은 "특징"이라고 하는 입력 이미지의 일부를 처리하는 수용 필드라고 하는 작은 뉴런 모음의 여러 레이어로 구성된 동물의 시각 피질 조직에서 영감을 받았습니다. ConvNet 아키텍처는 컨벌루션 및 풀링 레이어의 조합을 사용하여 입력의 공간 크기를 줄인 다음 최종 출력 분류를 제공하는 여러 개의 완전히 연결된 레이어를 사용합니다.