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[PyTorch] 15주차: 모델의 성능 모니터링 및 유지보수 강의 목표모델 성능 모니터링의 중요성 이해실시간 예측 시스템 모니터링 방법 학습모델의 성능 유지보수 및 업데이트 전략 학습강의 내용1. 모델 성능 모니터링의 중요성성능 모니터링의 필요성모델의 성능 저하 감지 및 원인 분석실시간 예측 시스템의 신뢰성 유지모니터링의 주요 지표예측 정확도응답 시간자원 사용량 (CPU, GPU, 메모리)2. 실시간 예측 시스템 모니터링 방법로그 수집 및 분석예측 요청 및 응답 로그 수집로그 분석을 통한 성능 이슈 파악 import logging# 로그 설정logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)# Flask 예측 함수에 로그 추가def get_prediction(image_bytes): tensor = tr.. 2024. 5. 31.
[PyTorch] 14주차: 모델 배포 및 운영 강의 목표모델 배포의 중요성 및 방법 이해PyTorch 모델을 배포하기 위한 다양한 기술 학습실전 프로젝트를 통해 모델 배포 및 운영 경험강의 내용1. 모델 배포의 중요성배포의 필요성학습된 모델을 실제 환경에 적용하여 예측 서비스 제공배포된 모델은 웹 애플리케이션, 모바일 앱, IoT 디바이스 등에서 사용할 수 있음배포의 주요 고려 사항성능 최적화: 예측 속도, 메모리 사용량 등안정성 및 확장성: 다양한 요청 처리 능력보안: 데이터 보호 및 접근 제어2. PyTorch 모델 저장 및 로드모델 가중치 저장 및 로드모델 가중치만 저장하여 나중에 불러오기전체 모델 저장 및 로드 # 모델 가중치 저장torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')# 모델 가중치 로드m.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 13주차: 모델의 성능 평가 및 개선 강의 목표모델 성능 평가 지표 이해 및 적용모델 성능 개선을 위한 방법 학습실전 프로젝트를 통해 모델 성능 평가 및 개선 경험강의 내용1. 모델 성능 평가 지표평가 지표의 중요성모델 성능을 객관적으로 평가하기 위한 지표 필요성다양한 지표를 통해 모델의 강점과 약점 파악분류 문제의 평가 지표정확도(Accuracy)정밀도(Precision)재현율(Recall)F1 스코어(F1 Score)ROC-AUC (Receiver Operating Characteristic - Area Under Curve) from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score# 예측값 생성y_pred = mode.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 12주차: 모델 해석 및 Explainable AI (XAI) 강의 목표모델 해석의 중요성 및 필요성 이해Explainable AI (XAI) 기법 학습PyTorch 모델을 해석하기 위한 다양한 도구와 기법 적용강의 내용1. 모델 해석의 중요성모델 해석이란?모델이 예측을 어떻게 수행했는지 이해하는 과정블랙박스 모델의 투명성 향상모델 해석의 필요성신뢰성 및 투명성 증대규제 준수모델 성능 향상에 도움2. Explainable AI (XAI) 개념XAI란?AI 시스템의 예측 결과를 이해하고 설명할 수 있도록 하는 기법다양한 이해관계자 (개발자, 사용자, 규제 기관 등)에게 모델의 작동 원리를 설명XAI 주요 기법Feature ImportancePartial Dependence Plot (PDP)SHAP (SHapley Additive exPlanations)LIME (L.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 11주차: 모델의 성능 향상 기법 강의 목표모델의 성능을 향상시키기 위한 다양한 기법 이해하이퍼파라미터 튜닝과 모델 앙상블 방법 학습모델의 성능을 향상시키기 위한 실습 및 프로젝트 수행강의 내용1. 모델 성능 향상 개요모델 성능 향상의 필요성모델의 예측 성능을 최대화하고, 과적합 및 과소적합 문제 해결실전 프로젝트에서의 성능 향상의 중요성2. 하이퍼파라미터 튜닝하이퍼파라미터 튜닝 개념모델 학습에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 중요성하이퍼파라미터 최적화의 필요성튜닝 방법그리드 서치(Grid Search)랜덤 서치(Random Search)베이즈 최적화(Bayesian Optimization) from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.ensemble import Random.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 10주차: 모델 배포 및 최종 프로젝트 발표 강의 목표모델 배포의 중요성 및 방법 이해PyTorch 모델을 배포하기 위한 다양한 기술 학습최종 프로젝트 발표 및 코드 리뷰를 통한 실전 감각 향상강의 내용1. 모델 배포의 중요성모델 배포의 개념학습된 모델을 실제 환경에 적용하여 예측 서비스 제공배포된 모델은 웹 애플리케이션, 모바일 앱, IoT 디바이스 등에서 사용할 수 있음배포의 주요 고려 사항성능 최적화: 예측 속도, 메모리 사용량 등안정성 및 확장성: 다양한 요청 처리 능력보안: 데이터 보호 및 접근 제어2. 모델 배포 방법PyTorch 모델 저장 및 로드모델 가중치 저장 및 로드전체 모델 저장 및 로드 # 모델 가중치 저장torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')# 모델 가중치 로드model .. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 9주차: 모델 최적화 및 고급 주제 강의 목표모델 최적화 기법 이해 및 적용고급 PyTorch 기능 학습실제 프로젝트를 통해 모델 최적화 경험강의 내용1. 모델 최적화 개념모델 최적화의 중요성모델 성능 향상 및 학습 시간 단축주요 최적화 기법학습률 조정(Learning Rate Scheduling)조기 종료(Early Stopping)배치 정규화(Batch Normalization)드롭아웃(Dropout)2. 학습률 조정학습률 조정의 필요성초기 학습률 설정의 어려움학습 진행에 따라 학습률을 조정하여 효율적인 학습PyTorch에서의 학습률 스케줄러 사용torch.optim.lr_scheduler 모듈 활용import torchimport torch.optim as optimfrom torch.optim.lr_scheduler import S.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 8주차: 고급 주제 및 프로젝트 강의 목표Transfer Learning과 Fine-Tuning의 개념 및 활용법 이해실제 프로젝트를 통해 PyTorch를 활용한 모델 설계, 훈련, 평가 경험프로젝트 발표 및 코드 리뷰를 통한 실전 감각 향상강의 내용1. Transfer LearningTransfer Learning 개념사전 학습된 모델을 새로운 문제에 적용적은 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있는 방법사전 학습된 모델 사용torchvision.models 모듈에서 사전 학습된 모델 로드특정 레이어의 가중치 고정 import torchimport torchvision.models as models# Pretrained ResNet 모델 로드resnet = models.resnet18(pretrained=True)# 마지막 레이어 변경 .. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 7주차: CNN (Convolutional Neural Network) 강의 목표CNN의 기본 개념과 구조 이해CNN 레이어 및 동작 원리 학습PyTorch에서 CNN을 사용한 모델 구현 및 학습 방법 습득강의 내용1. CNN 개념CNN이란 무엇인가?CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 처리와 같은 시각적 데이터를 다루기 위해 설계된 신경망 구조입니다.전통적인 신경망보다 적은 파라미터로 이미지의 공간적 정보를 효과적으로 처리합니다.CNN의 기본 원리Convolution 연산: 이미지의 국소 특징을 추출Pooling 연산: 특징 맵의 크기를 줄이고, 계산 비용을 감소시키며, 중요한 특징을 강조CNN 레이어 설명Convolutional Layer: 필터(커널)를 사용하여 특징 맵 생성Pooling Layer: 다운샘플링을 통해 특징 맵 크기 축소.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 6주차: 모델 훈련 및 평가 강의 목표PyTorch에서 모델 훈련 및 평가 방법 이해손실 함수와 옵티마이저 설정 및 사용법 습득훈련 루프 작성 및 모델 평가 지표 이해강의 내용1. 모델 훈련 기본 개념모델 훈련 과정순전파(forward pass): 입력 데이터를 모델에 통과시켜 예측값 계산손실 계산: 예측값과 실제값의 차이 계산역전파(backward pass): 기울기 계산가중치 업데이트: 옵티마이저를 통해 가중치 조정손실 함수(Loss Function)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값의 차이를 측정하는 함수예시: nn.MSELoss(), nn.CrossEntropyLoss() import torchimport torch.nn as nn# MSELoss 예시criterion = nn.MSELoss() 옵티마이저(Optimizer).. 2024. 5. 30.
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