강의/Udacity ML (42) 썸네일형 리스트형 4.2 깨끗하고 모듈화된 코드 생산 코드 프로덕션 서버에서 실행 중인 소프트웨어로, 실시간 사용자와 대상 사용자의 데이터를 처리한다. 신뢰성, 효율성 등 생산 기대치에 부합하는 코드를 설명하는 제품 품질 코드와는 다르다. 이상적으로는 프로덕션의 모든 코드가 이러한 기대를 충족하지만 항상 그렇지는 않는다. 정리 코드 읽기 쉽고 간단하며 간결한 코드이다. 깨끗한 생산 품질 코드는 소프트웨어 개발의 협업과 유지보수를 위해 매우 중요하다. 모듈식 코드 함수와 모듈로 논리적으로 구분되는 코드. 코드를 보다 체계적이고 효율적이며 재사용 가능한 모듈식 운영 품질 코드이다. 모듈 파일. 모듈은 다른 파일로 가져올 수 있는 파일로 캡슐화하여 코드를 재사용할 수 있다. 3.19 Demo: AWS DeepComposer로 작곡하기 Demo Part 1: AWS DeepComposer 접속 start composing -> Record Melody -> continue maximum remove -> 70, maximum add -> 90 / sampling -> 90 위 과정은 시도하면서 수치를 변경할 수 있다. Demo Part 2: GANs part 선택 요약 시작하려면 음악 트랙이 필요하다. 그것을 하는 몇 가지 방법이 있다. AWS 키보드 디바이스 또는 콘솔에 제공된 가상 키보드를 사용하여 직접 기록할 수 있다. 또는 MIDI 파일을 입력하거나 제공된 음악 트랙을 선택할 수 있다. 음악 트랙이 입력되면 "Continue"를 선택하여 모델을 만든다. 선택할 수 있는 모델은 AR-CNN, GAN 및 변압기다. 각각의 기능은 조.. 3.17 AR-CNN과 AWS DeepComposer 인기 있는 생성 모델은 자기회귀 신경 네트워크(CNN)이다. 자기회귀 신경망은 새로운 데이터를 생성하기 위해 시간이 지남에 따라 반복적으로 변화한다. 이미지 기반 표현 거의 모든 기계 학습 알고리즘이 숫자 또는 번호 시퀀스로 데이터에 적용된다. AWS Deep Composer에서 입력 트랙은 피아노 roll**로 표시되며 *각 2차원 피아노 roll에서 시간은 수평축, 음조는 수직축이다*. 이 표현은 영상과 비슷해 보일 수 있다. AR-CNN 모델은 피아노 롤 이미지를 사용하여 데이터 세트의 오디오 파일을 나타낸다. AR-CNN 모델의 작동 방식 추론 중에 노트가 입력 트랙에서 추가되거나 제거되는 경우 이를 편집 이벤트라고 한다. AR-CNN 모델이 입력 트랙(이벤트 편집)에서 노트를 추가하거나 제거해야.. 3.16 GANs와 AWS DeepComposer GANs란? GAN은 생성 기계 학습 모델의 일종으로, 두 개의 신경 네트워크를 서로 연결하여 새로운 컨텐츠(생성기와 판별기)를 생성하는 것이다. 생성기는 학습된 소스 데이터와 유사한 새 데이터를 생성하는 방법을 학습하는 신경 네트워크이다. 판별기는 실제 데이터와 합성 데이터를 구별하도록 훈련된 또 다른 신경 네트워크이다. 생성기와 판별기는 교대 사이클에 대해 교육을 받는다. 생성자는 점점 더 현실적인 데이터를 생성하는 법을 배우는 반면, 판별자는 반복적으로 새로 생성된 데이터와 실제 데이터를 구별하는 법을 더 잘 배운다. 오케스트라와 지휘자의 협연 오케스트라와 오케스트라의 지휘자의 간단한 은유를 사용하여 관현악단을 이해할 수 있다. 오케스트라는 세련된 음악을 훈련하고, 연습하고, 만들어내려고 노력하며 .. 3.15 Generative AI와 AWS DeepComposer AWS DeepComposer란? AWS DeepComposer는 창의적이고 쉬운 방법으로 머신러닝(ML), 특히 생성형 AI를 시작할 수 있는 방법을 제공한다. 컴퓨터에 연결하여 멜로디를 입력하는 USB 키보드와 음악을 생성하는 AWS Deep Composer Music 스튜디오, 생성 AI 모델에 깊이 파고드는 학습 캡슐, 그리고 여러분의 ML 기술을 보여주는 AWS Deep Composer Chartbusters 등의 콘솔로 구성되어 있다. AWS DeepComposer Keyboard MIDI 파일을 가져오거나, 제공된 샘플 멜로디 중 하나를 사용하거나, AWS Deep Composer Music 스튜디오에서 가상 키보드를 사용할 수 있다. AWS DeepComposer music studio A.. 3.14 Generative AI 소개 Generative AI 및 적용 AI는 새로운 것을 만들어내는 능력 덕분에 인공지능의 가장 큰 발전 중 하나이다. 최근까지 대부분의 기계 학습 애플리케이션은 차별적 모델에 의해 구동되었다. 차별적 모델은 "어떤 데이터를 보고 있다면, 어떻게 하면 이 데이터를 가장 잘 분류하거나 값을 예측할 수 있을까?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 우리는 카메라가 고양이를 겨누고 있는지 감지하기 위해 차별적인 모델을 사용할 수 있다. 이 모델을 이미지 모음에 대해 교육하면서(고양이와 그렇지 않은 고양이도 포함됨) 이 예측에 도움이 되는 패턴을 이미지에서 찾을 수 있을 것으로 기대한다. 생성 모델은 "이런 데이터를 이전에 본 적이 있습니까?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 이미지 분류 예에.. 3.13 연습 해설 평균 보상 이 그래프는 에이전트가 교육 반복 중에 받는 평균 보상을 나타낸다. 평균은 교육 반복에서 모든 에피소드에서 획득한 보상을 평균하여 계산된다. 에피소드는 출발선에서 시작되어 에이전트가 트랙을 한 바퀴 도는 루프를 완료하거나 차량이 트랙을 이탈하거나 물체와 충돌할 때 끝난다. 평균 교육률 훈련 그래프는 현재 훈련의 모든 훈련 에피소드에서 에이전트가 완료한 트랙의 평균 비율을 나타낸다. 경험이 축적되는 동안 차량의 성능을 보여준다. 평균 완료율(평가) 모델이 업데이트되는 동안 기존 모델의 성능이 평가된다. 평가 그래프 라인은 평가 기간 동안 실행된 모든 에피소드에서 에이전트가 완료한 트랙의 평균 백분율이다. 베스트 모델 라인 이 라인을 사용하면 평가 중에 평균 진행률이 가장 높은 모델 반복을 확인할.. 3.10 AWS DeepRacer를 활용한 강화학습 Demo Par 1 : 자동차 만들기 AWS DeepRacer에 들어가 My Garage 메뉴에서 Build new vehicle 버튼을 통해 새 자동차를 만든다. Demo Part 2 : 자동차 훈련 AWS DeepRacer - Your Model - Create Model 클릭 모델 이름, 설명(옵션), 코스 (Lars Loop) 선택 후 Next Time trail 선택 : 수정 없이 훈련 가능 reward function validate 클릭 Stop condition : 결과 확인용, 120으로 수정 (2시간) 설정을 모두 마치고 초기화하는데 6분정도 걸린다는 메시지를 받는다. 제출 후 교육 작업이 초기화되고 실행되는지 확인한다. 보상 그래프와 시뮬레이션 비디오 스트림을 보고 교육 진행 상황을 .. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
