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안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 포르투갈어를 영어로 변역 Part.2 부분을 알아보도록 하겠습니다. Part.1 [We-Co] Transformer - 포르투갈어를 영어로 변역 Part.1 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Tensorflow의 공식 문서와 현재 듣고있는 강의를 토대로 포르투갈어를 영어로 변역하는 모델을 작성해보도록 하겠습니다. https://www.tensorflow.org/text/tutorial we-co.tistory.com 인코더 부분과 디코더 부분에서 실행되는 부분을 알아보도록 하겠습니다. 인코더 부분이 왼쪽, 디코더 부분이 오른쪽 부분으로 생각하시면 됩니다. 인코더레이어 부분 Multi-Head_Attenstion, 포인트 와이즈 피드포워드 네트워크의 흐름을 작..
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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Tensorflow의 공식 문서와 현재 듣고있는 강의를 토대로 포르투갈어를 영어로 변역하는 모델을 작성해보도록 하겠습니다. https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer 언어 이해를 위한 변환기 모델 | Text | TensorFlow 도움말 Kaggle에 TensorFlow과 그레이트 배리어 리프 (Great Barrier Reef)를 보호하기 도전에 참여 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English 언어 이해를 위한 변환기 모델 이 튜 www.tensorflow.org 먼저 사용할 라이브러리를 설치해주도록 합니다. 저는 코랩환경을 사용하기 때문에 앞..
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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Transformer에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다 [ Transformer ] "Attention is all you need"의 제목으로 2017년 구글에서 발표한 모델입니다. 기존의 Seq2Seq의 구조 인코더 - 디코더를 기반으로 하지만, RNN모델을 사용하지 않고 Ateention의 기법을 사용하여 우수한 성능을 보여주는 모델입니다. Transformer의 장점은 - RNN은 순차적의 형태로 출력하지만, 병렬적으로 계산이 가능 - Rnn 스텝이나 Convolution을 켜지 않고 멀리 떨어진 텍스트의 정보들도 서로 영향을 주고 받으며 서로 연관관계를 학습이 가능 Seq2Seq와 같이 왼쪽은 Encoding부분, 오른쪽은 Decoding부분으로 나..
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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 word2vec에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다. [ word2vec ] 2013년도에 구글 직원인 토마스 미콜로프를 통해서 공개되었습니다. 단어 벡터간의 유사도를 반영할 수 있도록 단어의 의미를 수치화 하는 대표적인 방법의 모델이며 CBOW 방식과 Skpi-Gram의 2가지 방식으로 구현할 수 있습니다. 2가지 방식을 들어가기 앞서, http://w.elnn.kr/search/ 해당 홈페이지를 들어가보면 단어에 대한 벡터 연산을 진행해 볼 수 있는 사이트 입니다. 단어를 더하고 빼며 유사도를 계산하여 답변을 추출하는 사이트입니다. 예를들면 '미국 - 뉴욕 + 서울 = 한국' '한국 - 서울 + 도쿄 = 일본' 미국과 한국의 수도를 빼고 서울, 도쿄를 입력..
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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 NLP - Natural Language Processing의 사용분야와 간단하게 사용하는 용어를 정리해보도록 하겠습니다. NLP의 간단한 정리를 알고 싶으시면 다음 링크를 확인해주세요! NLP의 간단한 정리 [We-Co] NLP - 자연어 의미, 자연어 처리 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 간단하게 머신러닝의 NLP에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다. 저도 NLP에 매력을 느껴서 머신러닝 독학을 시작했습니다. [ NLP ] 사람이 평소 사 we-co.tistory.com [ Machine Translation ] 하나의 언어를 다른 언어로 번역하는 영역을 의미합니다. 물론 지금도 번역하는 솔루션들은 많이 존재하고 있습니다. 그러나 Machine T..
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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Tensorflow에서 Github로 제공하고 있는 Object Detection API를 사용해보려고 합니다. 기존에 학습시키는데 너무 오래걸리고 환경을 만드는데 너무 오래 걸려서 엄청 힘들었는데... 공부하다 보니 알게된 사실..! Google에서 Tensorflow github를 통해서 이미 학습된 모델을 제공하고 있었습니다.. 물론 다른 디테일 부분을 추가하기 위해서는 별도로 학습을 진행해야 하지만, 이만큼의 발견도 저는 감사합니다! 해당 방식으로 오늘은 Faster-R-CNN예제를 한번 풀어보도록 하겠습니다. 오늘 예제 소스는 https://github.com/JGH94/Tensorflow_Detection_Model_ZOO/blob/main/Tensor..
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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 간단하게 머신러닝의 NLP에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다. 저도 NLP에 매력을 느껴서 머신러닝 독학을 시작했습니다. [ NLP ] 사람이 평소 사용하는 말들을 Natural Language(자연어)로 불립니다. Natural Language Processing는 그대로 해석하면 '자연어를 처리하는 분야'를 의미하며, 다양한 자연어 처리하는 분야가 존재하지만, 여기서의 본질은 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣고 맞는 행동을 하도록 만들어야하는 것입니다. Markup Language, Programming Language와 같은 컴퓨터 언어가 아닌 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터에게 이해시키는 것은 아주 어려운 작업일 것입니다. 예전부터 컴퓨터에게 자연어를 이해시..
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안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 Fine-Turing에 대해 알아보도록 하겠습니다. 전이학습, Transfer Learning이라고 불리기도합니다. 간단하게 설명하면 이미 학습된 Neural Networks 파라미터를 새로운 Task에 맞도록 Fine-Tuning(미세조정)하는 작업을 의미합니다. 예를들면 고양이를 분류하는 CNN 모델에 다른 호랑이나 다른 동물의 분류 학습을 추가할 때 사용됩니다. 새로운 학습을 진행하는 것보다 Fine-Tuning을 사용해서 학습 속도와 정확도를 올릴수 있습니다. Fine-Tuning에서 중요한 점은 어느 지점에서 재학습을 진행할지 환경에 따라 학습을 진행하시면 됩니다. 고양이 분석에서 갑자기 차량 분석을 추가할 때는 모두 학습을 진행해야합니다. 고양이 분석에서..