ABEJAPlatform ABEJA Platform에 private python module 사용 TIPS 이번에는 파이썬의 private module을 ABEJA Platform에서 사용하는 TIPS에 대해 소개하고 싶습니다. ABEJA Platform에서는 사전 설치된 모듈 이외를 사용하고 싶은 경우, requirements.txt에 기재해 두면 모델의 기동시에 인스톨 되는 사양이 되고 있습니다. 이 때 공용 모듈을 사용하는 경우에는 특별히 문제가되지 않지만 회사의 공통 라이브러리 등 priv... 파이썬ABEJAPlatformpip GitHub에 push되면 ABEJA Platform에서 학습이 달리는 구조를 만들어 보았다 평소에는 Researcher로서 기계 학습 알고리즘의 연구 개발을 하고 있습니다. 엔지니어 여러분은 버전 관리에 GitHub 등을 사용한다고 생각합니다. 자신도 Deep Learning의 코드를 작성할 때는 기본적으로 GitHub의 리포지토리에서 작업을 합니다만, 코드를 쓰고 나면 바로 Platform에 배포하고 학습시키고 싶지요? 그때 ABEJA Platform과 GitHub가 잘 어울리면... CircleCIABEJAPlatform ABEJA Platform은 아키텍처 기능을 사용하여 입력 데이터 검증 ABEJA Platform은 일종의 SaaS형 서비스로 파이프라인에서 기계 학습을 할 때의 데이터 레이크, 주석, 학습, 인프라 시설 운용 등을 관리하고 실시할 수 있다. ABEJA Platform에서 표 데이터를 사용하려면 데이터를 저장하기 전에 데이터가 모순되는지 보증을 실시하고 싶은 경우가 있습니까?이번에 소개한 구조 기능은 데이터 호수의 데이터 보존 전에 데이터 내의 완전성을 검증하고... DataTables기계 학습ABEJAPlatform ABEJA Platform의 사전 추리를 활용하여 머신러닝용 데이터를 신속하게 제작 - ABEJA Platform 사전 추리 기능을 사용하여 머신러닝 교사 데이터 신속 생성 ※ 사전 추론, 2019년 7월 3일 현재β버전의 기능.앞으로 절차가 바뀔 수 있다. 기계 학습용 교사 데이터의 제작(주석)은 매우 힘든 일이다.스스로 많은 주석을 달았던 사람들은 모두 "이 일은 AI로 자동화할 수 없습니까?"라고 말했다.이런 느낌이죠?사전 추론은 그 생각의 일부분을 실현하는 기능이다.... ABEJAPlatform기계 학습메모 ABEJA Platform × icrawler로 기계 학습용 데이터 준비 본 보도는 다음과 같은 절차를 총결한 보도이다. - 웹 폐쇄를 통해 수집된 데이터를 ABEJA 플랫폼에 저장 Jupyter Notebook 시작 ABEJA 플랫폼에서 작업 정의를 작성하고 노트북을 시작합니다. icrawler 설치 Jupyter Notebook의 Terminalpip install icrawler에 icrawler를 설치합니다. 준비가 완료되면 노트북에서 다음 코드를 실행하십... ABEJAPlatform기계 학습 ABEJA Platform 템플릿 비프로그래밍 배포 머신러닝 모델 사용 - ABEJA Platform 템플릿을 사용하여 비프로그래밍 배포 이미지 분류를 위한 머신러닝 모델 (본 기사의 전편은 여기에 있습니다) ABEJA Platform 템플릿을 사용하여 프로그래밍 없이 머신러닝 모형 학습 전편에서 나는 몇 개의 초파라미터를 결합시켜 모델을 배웠다.이번에는 학습된 모델 중 정밀도가 가장 높은 모델을 웹 API로 배치합니다. 먼저 Validation Accuracy... ABEJAPlatform기계 학습 ABEJA Platform에서 트리거 시도 ABEJA Platform은 일종의 SaaS형 서비스로 파이프라인에서 기계 학습을 할 때의 데이터 레이크, 주석, 학습, 인프라 시설 운용 등을 관리하고 실시할 수 있다. 유연성이 높고 학습에 좋은 프레임워크를 활용할 수 있기 때문에 ML 엔지니어와 데이터 과학자들은 필요 없는 일을 하지 않고 개발의 속도를 높이고 집중하는 일을 할 수 있다는 것이 장점이다. ABEJA 플랫폼 트리거 기능 A... ABEJAPlatform기계 학습 로컬 환경에서 폴더가 분리된 이미지 파일에 따라 ABEJA Platform의 데이터 세트 만들기 ABEJA Platform SDK를 사용하여 로컬 환경에서 폴더별로 구분된 이미지 파일에 따라 ABEJA Platform의 Classification용 데이터 세트를 제작 로컬 환경에 ABEJA Platform SDK 설치 예제로 다운로드된 이미지(757MB). Console의 DataLake Channel에서 "+ Channel 만들기"를 클릭하여 Channel을 만듭니다. SDK를 사용하... ABEJAPlatform기계 학습
ABEJA Platform에 private python module 사용 TIPS 이번에는 파이썬의 private module을 ABEJA Platform에서 사용하는 TIPS에 대해 소개하고 싶습니다. ABEJA Platform에서는 사전 설치된 모듈 이외를 사용하고 싶은 경우, requirements.txt에 기재해 두면 모델의 기동시에 인스톨 되는 사양이 되고 있습니다. 이 때 공용 모듈을 사용하는 경우에는 특별히 문제가되지 않지만 회사의 공통 라이브러리 등 priv... 파이썬ABEJAPlatformpip GitHub에 push되면 ABEJA Platform에서 학습이 달리는 구조를 만들어 보았다 평소에는 Researcher로서 기계 학습 알고리즘의 연구 개발을 하고 있습니다. 엔지니어 여러분은 버전 관리에 GitHub 등을 사용한다고 생각합니다. 자신도 Deep Learning의 코드를 작성할 때는 기본적으로 GitHub의 리포지토리에서 작업을 합니다만, 코드를 쓰고 나면 바로 Platform에 배포하고 학습시키고 싶지요? 그때 ABEJA Platform과 GitHub가 잘 어울리면... CircleCIABEJAPlatform ABEJA Platform은 아키텍처 기능을 사용하여 입력 데이터 검증 ABEJA Platform은 일종의 SaaS형 서비스로 파이프라인에서 기계 학습을 할 때의 데이터 레이크, 주석, 학습, 인프라 시설 운용 등을 관리하고 실시할 수 있다. ABEJA Platform에서 표 데이터를 사용하려면 데이터를 저장하기 전에 데이터가 모순되는지 보증을 실시하고 싶은 경우가 있습니까?이번에 소개한 구조 기능은 데이터 호수의 데이터 보존 전에 데이터 내의 완전성을 검증하고... DataTables기계 학습ABEJAPlatform ABEJA Platform의 사전 추리를 활용하여 머신러닝용 데이터를 신속하게 제작 - ABEJA Platform 사전 추리 기능을 사용하여 머신러닝 교사 데이터 신속 생성 ※ 사전 추론, 2019년 7월 3일 현재β버전의 기능.앞으로 절차가 바뀔 수 있다. 기계 학습용 교사 데이터의 제작(주석)은 매우 힘든 일이다.스스로 많은 주석을 달았던 사람들은 모두 "이 일은 AI로 자동화할 수 없습니까?"라고 말했다.이런 느낌이죠?사전 추론은 그 생각의 일부분을 실현하는 기능이다.... ABEJAPlatform기계 학습메모 ABEJA Platform × icrawler로 기계 학습용 데이터 준비 본 보도는 다음과 같은 절차를 총결한 보도이다. - 웹 폐쇄를 통해 수집된 데이터를 ABEJA 플랫폼에 저장 Jupyter Notebook 시작 ABEJA 플랫폼에서 작업 정의를 작성하고 노트북을 시작합니다. icrawler 설치 Jupyter Notebook의 Terminalpip install icrawler에 icrawler를 설치합니다. 준비가 완료되면 노트북에서 다음 코드를 실행하십... ABEJAPlatform기계 학습 ABEJA Platform 템플릿 비프로그래밍 배포 머신러닝 모델 사용 - ABEJA Platform 템플릿을 사용하여 비프로그래밍 배포 이미지 분류를 위한 머신러닝 모델 (본 기사의 전편은 여기에 있습니다) ABEJA Platform 템플릿을 사용하여 프로그래밍 없이 머신러닝 모형 학습 전편에서 나는 몇 개의 초파라미터를 결합시켜 모델을 배웠다.이번에는 학습된 모델 중 정밀도가 가장 높은 모델을 웹 API로 배치합니다. 먼저 Validation Accuracy... ABEJAPlatform기계 학습 ABEJA Platform에서 트리거 시도 ABEJA Platform은 일종의 SaaS형 서비스로 파이프라인에서 기계 학습을 할 때의 데이터 레이크, 주석, 학습, 인프라 시설 운용 등을 관리하고 실시할 수 있다. 유연성이 높고 학습에 좋은 프레임워크를 활용할 수 있기 때문에 ML 엔지니어와 데이터 과학자들은 필요 없는 일을 하지 않고 개발의 속도를 높이고 집중하는 일을 할 수 있다는 것이 장점이다. ABEJA 플랫폼 트리거 기능 A... ABEJAPlatform기계 학습 로컬 환경에서 폴더가 분리된 이미지 파일에 따라 ABEJA Platform의 데이터 세트 만들기 ABEJA Platform SDK를 사용하여 로컬 환경에서 폴더별로 구분된 이미지 파일에 따라 ABEJA Platform의 Classification용 데이터 세트를 제작 로컬 환경에 ABEJA Platform SDK 설치 예제로 다운로드된 이미지(757MB). Console의 DataLake Channel에서 "+ Channel 만들기"를 클릭하여 Channel을 만듭니다. SDK를 사용하... ABEJAPlatform기계 학습