practical AI/TFX (3) 썸네일형 리스트형 [TFX 스터디 4주차] 연습 프로젝트 세부사항 결정 [TFX 스터디 4주차] 연습 프로젝트 세부사항 결정 박찬성님의 TFX tutorial을 바탕으로 이를 다른 모델에 적용해보는 연습용 프로젝트를 10월동안 하기로 했다. 레포도 만들었다~ GitHub - hongseoi/TFX_Pipeline: TFX를 활용한 LSTM모델의 Text Data 감성분석 Pipeline 제작 Project TFX를 활용한 LSTM모델의 Text Data 감성분석 Pipeline 제작 Project - GitHub - hongseoi/TFX_Pipeline: TFX를 활용한 LSTM모델의 Text Data 감성분석 Pipeline 제작 Project github.com task는 텍스트 데이터 감성분류, 모델은 LSTM을 하려고 한다. 잘 돌아가기만 하면 되기 때문에 무난한 .. [TFX 스터디 3주차] 기존 프로젝트 분석 및 목표 [TFX 스터디 3주차] 기존 프로젝트 분석 및 목표 박찬성님의 깃허브 레포를 보고 TFX 프로세스를 파악한 뒤 다른 모델에 적용해보기로 했다. https://github.com/deep-diver/semantic-segmentation-ml-pipeline GitHub - deep-diver/semantic-segmentation-ml-pipeline Contribute to deep-diver/semantic-segmentation-ml-pipeline development by creating an account on GitHub. github.com 코드를 보며 느낀 점 README.md에 설치 관련 안내가 있는데 이걸 보고 main으로 가장 먼저 봐야 할 부분이 local_runner.py라는 .. [TFX 스터디 1주차] TFX 프레임워크를 활용한 머신러닝 워크플로우 개요 [TFX 스터디 1주차] 살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계 CH1~4 스터디 참여 계기 그동안 머신러닝을 책으로 배웠는데 실전 서비스 등에서 사용되는 머신러닝의 경우 책에서 배운 것과 차이가 있다는 것을 느꼈다. 예를 들어, 하나의 ipynb 파일에 전체적 프로세스를 작성하도록 하게 하는데, 실전에서 모델을 제작할 경우 새로운 데이터가 추가됨에 따라 모델의 재학습이 필요하고 이러한 재학습을 위해서는 기존에 배웠던 내용만으로는 부족함이 있다. 그리고 이번 학기 캡스톤 디자인 과목을 수강하면서 AI 기반 웹서비스를 제작하려고 하는데 현재 지식만으로는 부족함이 있다고 느껴 TFX 스터디에 참여하게 되었다. TFX TFX는 Tensorflow Extended의 약자로, 텐서플로우 기반의 머신러닝 파이프라인.. 이전 1 다음
