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“XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅”이 출간되었습니다!

최고의 그레이디언트 부스팅 라이브러리 중 하나인 XGBoost를 다룬 <XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅> 책이 출간되었습니다!

그레디이디언트 부스팅 알고리즘을 소개하는 것 외에도 XGBoost와 사이킷런의 그레이디언트 부스팅 모델의 다양한 옵션을 소개하고 튜닝하는 방법을 설명합니다.

번역서에는 인기가 많은 또 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리인 LightGBM과 CatBoost, 그리고 사이킷런에 최근에 추가된 히스토그램 기반 부스팅도 부록으로 추가했습니다! 즐거운 부스팅 생활을 위하여! 🙂

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [Yes24], [교보문고], [한빛미디어]
  • 380페이지, 풀컬러: 34,000원 –> 30,600원, 전자책 27,200원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 있습니다.
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“구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js”가 출간되었습니다!

유일무이한 자바스크립트 딥러닝 라이브러리인 TensorFlow.js를 다룬 <구글 브레인 팀에게 배운 딥러닝 with TensorFlow.js>가 출간되었습니다.

이 책은 구글 브레인 팀에서 TensorFlow.js를 개발하고 지원하는 에릭 닐슨, 스탠 바일시, 샨칭 차이 그리고 케라스를 만든 프랑소와 숄레가 쓴 책입니다. TensorFlow.js 뿐만 아니라 일반적인 딥러닝에 대해서도 폭 넓은 주제를 담고 있습니다.

심층 신경망, 합성곱 신경망, 자연어 처리, 전이 학습, 시퀀스 모델링, 생성 모델, 강화 학습까지 20여개가 넘는 예제를 통해 딥러닝을 배워 보세요. 이 외에도 과대적합과 과소적합은 물론 일반적인 머신러닝의 워크플로에 대해서도 빠지지 않고 설명합니다.

자바스크립트 월드와 딥러닝 던전을 연결하는 멋진 세계를 지금 바로 경험해 보세요!

  • 온라인 서점에서 판매중입니다. [Yes24], [교보문고], [알라딘]
  • 648페이지, 풀컬러: 44,000원 –> 39,600원, 전자책 35,200원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 있습니다.
  • 이 책에 실린 예제의 온라인 데모를 제공합니다.
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“파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)”이 출간되었습니다!

2017년 처음 이 책을 작업할 때 사이킷런 코드를 보면서 무식하게 노트에 한 줄 한 줄 펜으로 번역해서 옮겼던 기억이 납니다. 사이킷런 개발자가 쓴 책인만큼 잘 옮기고 싶었고 그때는 지금처럼 좋은 책이 많지 않아서 더 그랬던 것 같습니다.

무슨 생각이 들었는지 읽을만한 책을 만들자고 호기롭게 시작한 그 도전이 5년을 지나 오늘 여기까지 오게된 것 같네요. 이 책이 없었다면 아마 지금 다른 일을 하고 있을 것 같습니다.

2019년 번역개정판을 내고도 많은 분들에게 꾸준히 사랑을 받았습니다. 정말 감사드립니다. 새로운 번역개정2판은 최근 릴리즈된 사이킷런 1.0 버전을 반영하였습니다. 새로운 기능과 변경된 내용을 많이 담아서 500페이지가 넘었습니다. 또 구글 코랩에서 실습할 수 있도록 코드를 업데이트했습니다. 흔쾌히 번역개정2판을 허락해 주신 한빛미디어 출판사에 감사드립니다. 다시 한 번 머신러닝 학습의 엔트로피를 줄이는데 도움이 되기를 기대합니다! 감사합니다! 🙂

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“혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝”이 출간되었습니다!

혹시 머신러닝, 딥러닝을 이제 막 배우려고 마음 먹으셨나요? 또는 어려워서 중간에 포기하신 적이 있나요? 더이상 이 공부를 미룰 수 없는 “혼공족”을 위해 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>이 출간되었습니다! 🙂

머신러닝과 딥러닝의 중요한 개념과 예제를 많은 삽화와 함께 친절히 설명하는 책입니다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>은 동영상 강의와 함께 합니다.

책의 코드는 구글 코랩(Colab)엘리스 아카데미 강의를 통해 실습할 수 있습니다.

풀 컬러, 580 페이지에 맛깔스런 삽화를 한 가득 준비했습니다. 모두연의 인공지능 학교 아이펠의 공식 교재로 채택되었습니다! 손계원 님의 책 리뷰도 참고하세요. 지금 온라인/오프라인 서점에서 판매 중입니다! [교보문고] [Yes24] [알라딘] [한빛미디어] [전자책]

책에 넣기 위해 제가 손으로 직접 그린 혼공 머신러닝의 로드맵입니다. 당연히 책에는 풀컬러 그래픽으로 완전 멋지게 들어가 있습니다. ㅎ

감사합니다! 🙂

[Deep Learning with Python] 2판 번역 완료!

케라스(Keras) 라이브러리를 만든 프랑소와 숄레(François Chollet)의 딥러닝 책인 <Deep Learning with Python>의 2판 번역을 마쳤습니다. 원서는 현재 아마존에서 신경망 분야에서 5위에 랭크되어 있습니다. 예상대로 프랑소와의 책이라 매우 높은 인기를 얻고 있네요. 🙂

2판은 1판에 비해 많은 내용이 추가되고 콘텐츠 배열에도 변화가 있었습니다. 가장 대표적인 변화는 텐서플로 2.0 적용, 새로운 케라스 API, 합성곱과 순환 신경망 예제, 트랜스포머 추가 등입니다.

1판과 2판의 차이를 한눈에 보기 쉽게 그림으로 그려보았습니다. 그 아래에는 조금 더 자세히 2판의 장마다 1판의 어떤 부분과 연관이 있는지 새롭게 추가된 부분은 무엇인지 요약했습니다. 책을 보시는데 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 이 번역서는 길벗 출판사를 통해 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판>으로 곧 찾아뵙겠습니다! 🙂

  • 1장에 큰 변화는 없고 그간 바뀐 세상 물정을 반영했습니다. 1장에서부터 트랜스포머스를 언급합니다.
  • 2장의 구성은 1판과 비슷합니다. 아핀 변환, 경사 하강법, 연쇄 법칙에 대해 그림과 코드을 추가하여 자세히 설명합니다. 텐서플로의 그레이디언트 테이프를 소개하고 이를 사용해 간단한 완전 연결 신경망을 “밑바닥”부터 구현하는 예제가 추가되었습니다.
  • 1판 3장의 전반부가 확대되어 2판에서는 독립적인 3장이 되었습니다. 텐서플로와 케라스 히스토리를 조금 더 자세히 소개하고 딥러닝 작업 환경을 설명하는 부분에 코랩이 추가되었습니다. 2장에서 살짝 언급한 텐서, 변수, 그레이디언트 테이프를 다시 자세히 소개하고, 전반적인 케라스 모델 API를 소개합니다. 특히 build, call, __call__ 메서드의 존재 이유를 상세히 설명하는 부분이 눈에 띄네요.
  • 4장은 1판의 3장 후반부 예제 세 개(이진 분류, 다중 분류, 회귀)를 그대로 사용하며 내용도 거의 변화가 없습니다.
  • 1판 4장의 일부 절들이 확장되어 2판의 5장이 되었습니다. 특히 1판에 없던 과대적합의 발생 원인과 일반화란 무엇인지에 대해 매우 상세하게 설명하고 있는 점이 돋보입니다. 또한 훈련 성능을 높이기 위한 방법도 추가되었습니다.
  • 6장은 1판 4장의 마지막 절에서 간단히 소개한 머신러닝 워크플로를 확장했습니다. 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 관련 주의 사항, 성공 지표, 전처리, 모델 개발, 규제, 튜닝, 여러가지 배포 옵션, 최적화, 유지 관리까지 모델의 전 생애주기를 다룹니다.
  • 1판은 비교적 책 후반에 함수형 API와 텐서보드를 소개합니다. 2판에서는 중간 부분으로 전진 배치 되었습니다. 2판 7장에서는 함수형 API는 물론 모델의 서브클래싱 방법, 이들을 섞어 쓰는 방법까지 자세히 소개합니다. 또한 사용자 정의 지표, 사용자 정의 콜백, 사용자 정의 훈련 루프까지 체계적으로 설명을 풀어갑니다. 훈련과 추론 로직을 완전히 밑바닥부터 새로 만드는 방법과 기존의 fit(), evaluate()를 사용하면서 나만의 알고리즘을 적용하는 방법도 모두 설명하네요.
  • 1판의 5장 합성곱 신경망이 2판에서는 두 개의 장으로 확대되었습니다. 앞부분의 고양이vs강아지 데이터셋을 사용한 컨브넷 예제들은 8장이 되었고 뒷부분의 합성곱 시각화 부분은 9장으로 넘어갔습니다. 8장의 내용은 이전과 거의 동일합니다. 주된 변경 사항은 기존의 제너레이터를 사용한 모델 훈련과 데이터 증식을 텐서플로 데이터셋과 케라스에 추가된 이미지 증식 층으로 바꾸었습니다. 덕분에 코드는 훨씬 간결하고 이해하기 쉬워졌네요. 이제 고급 컴퓨터 비전을 다루는 9장으로 넘어갑니다.
  • 9장은 고급 컴퓨터 비전을 다룹니다. 1판에 없었던 Oxford-IIIT Pet 데이터셋을 사용한 이미지 분할 예제가 추가되었습니다. 그다음 1판 7장에 있던 고급 딥러닝 구조(잔차 연결, 배치 정규화, 깊이별 분리 합성곱)가 9장으로 옮겨 왔습니다. 세 구조에 대한 설명이 크게 개선되었고 합성곱 신경망 구조의 일반적인 패턴에 대한 식견을 피력하는 절이 돋보입니다. 그다음은 1판 5장에 있던 합성곱 시각화 부분이 이어집니다. 1판에서는 필터 시각화와 히트맵 시각화를 위해 VGG16 모델을 썼었는데 2판에서는 Xception 모델을 사용합니다.
  • 1판 RNN 장이 2판에서 2개 장으로 확대되었습니다. 10장에서는 예나 온도 예제, RNN, 1D 컨브넷, LSTM, 드롭아웃, 스태킹 RNN, 양방향 RNN을 다룹니다. 자연스럽게 LSTM 등의 예제는 IMDB가 아니라 예나 데이터셋을 사용합니다. 1판과 크게 달라진 점은 제너레이터 방식이 아니라 새로운 timeseries_dataset_from_array 함수를 사용하여 코드가 훨씬 간결해졌습니다!
  • 11장은 이 책에서 가장 긴 장입니다. 1판 6장의 IMDB 텍스트 분류 예제를 주로 다루지만 완전히 새로 쓰여졌습니다. 먼저 TextVectorization 층과 함께 텍스트 전처리에 대해 자세히 소개합니다. BoW와 n-그램도 더욱 자세히 설명하고 1판에 없던 tf-idf 예제도 추가되었습니다. TextVectorization 층을 tf.data 파이프라인 또는 모델에 포함시킬 때를 명확하게 짚어주니 아주 좋네요. 그다음은 자연스럽게 임베딩 층으로 넘어가 사전 훈련된 단어 벡터를 사용하는 것까지 진행됩니다. 텍스트 분류에서 BoW와 RNN을 선택하는 기준에 대한 경험 법칙도 소개합니다. 이제 11장의 나머지 절반은 온통 트랜스포머 이야기입니다. 수식을 사용하지 않으면서 단계적으로 이해하기 쉽게 설명하는 저자의 능력이 여기에서 빛을 발합니다. 셀프 어텐션, 멀티 헤드 어텐션, 트랜스포머 인코더, 위치 임베딩까지 진행한 다음 다시 IMDB 텍스트를 분류해 봅니다. 그다음 텍스트 분류를 넘어서 기계 번역 예제(영어->스페인어)로 이동합니다. 먼저 LSTM으로 seq2seq 모델을 만들면서 인코더, 디코더의 상호 작용을 이해합니다. 그다음 트랜스포머 디코더를 만들고 트랜스포머 인코더와 합쳐서 완전한 기계 번역 모델을 만듭니다! 와우!!! 🙂
  • 12장은 생성 딥러닝을 다루며 1판의 8장과 구성이 비슷합니다. 텍스트 생성, 딥드림, 뉴럴 스타일 트랜스퍼, 변이형 오토인코더, GAN을 다룹니다. 1판과 다른 점은 LSTM과 세익스피어 데이터셋 대신 트랜스포머 디코더와 IMDB 데이터셋을 사용해 텍스트 생성 예제를 만듭니다. DCGAN 예제에서는 CIFAR10 데이터셋 대신에 CelebA 데이터셋을 사용합니다. 물론 전체 코드는 대부분 서브클래싱 방식과 최신 케라스 API로 바뀌었습니다.
  • 13장은 실전을 위한 모범 사례를 다룹니다. 원래 1판 7장에 있던 모범 사례는 (앙상블을 제외하고) 대부분 2판에서 다른 장으로 흡수되었습니다. 따라서 2판 13장에 들어간 모범 사례는 모두 새로 작성한 것입니다. 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 KerasTuner를 소개하고, 혼합 정밀도를 사용한 훈련, 다중 GPU 훈련과 코랩 TPU 사용 방법까지 다룹니다.
  • 14장은 1판의 마지막 장과 유사하게 전체 내용을 정리하고 딥러닝에 대한 저자의 해석과 전망을 담고 있습니다. 하지만 내용이 많이 확대되었습니다. 지능이란 무엇인지, 왜 생겼는지 탐구해 보고 어떻게 달성할 수 있는지 질문합니다. 이 질문에 대한 대답으로 일반화를 달성하기 위한 추상화와 프로그램 합성을 엮어서 이야기를 풀어 갑니다. 이 장은 몇 년전 프랑소와가 쓴 지능 측정에 대한 논문에서 중요 내용을 요약한 것 같습니다. 프랑소와가 그리는 미래를 여기서 볼 수 있습니다!

“파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝” 사이킷런 1.1 버전 업데이트

최근 릴리스된 사이킷런 1.1.x 버전에서 변경된 부분에 맞춰 <(번역개정2판) 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝>의 본문 내용을 다음과 같이 업데이트합니다!

  1. (p102) 사이킷런 1.3 버전부터 SGDClassifier의 loss 매개변수 중 로지스틱 손실을 의미하는 'log'가 'log_loss'로 바뀔 예정이므로 첫 번째 줄에서 “훈련합니다.”를 “훈련합니다(1.3 버전에서 'log'가 'log_loss'로 바뀔 예정입니다).“로 수정합니다.
  2. RandomForestClassifier와 ExtraTreesClassifier의 max_features 매개변수 기본값이 'auto'에서 'sqrt'로 바뀔 예정이므로,
    • (p127) 주석 47번을 다음과 같이 바꿉니다. “RandomForestClassifier의 max_features 기본값이 'auto'로 sqrt(n_features)를 의미합니다. 1.3 버전에서는 max_features 기본값이 'auto'에서 'sqrt'로 바뀔 예정입니다.
    • (p143) 표 2-2에서 랜덤포레스트와 엑스트라트리의 ‘특성 개수’ 항목을 다음과 같이 수정합니다.
      분류: max_features=’auto’ (1.3 버전에서 ‘sqrt’로 변경예정)
      회귀: 전체 특성
    • (p315) 주석 20번에서 “랜덤 포레스트의 기본값은 "auto"로 특성 개수의 제곱근을 나타내며, … 하지만 max_features="auto"로 설정하면…”을 “랜덤 포레스트 분류기는 기본적으로 특성 개수의 제곱근을 사용하며, … 하지만 max_features="sqrt"로 설정하면…”로 수정합니다.
  3. GradientBoostingClassifier의 loss 매개변수 기본값이 1.3 버전에서 'deviance'에서 'log_loss'로 바뀔 예정이므로
    • (p128) 주석 50번 네 번째 줄에서 “손실을 의미하는 'deviance'입니다.”를 “손실을 의미하는 'deviance'입니다(1.3 버전에서 'deviance'가 'log_loss'로 바뀔 예정입니다).”로 수정합니다.
    • (p143) 표 2-2의 그레이디언트 부스팅의 ‘손실 함수’ 항목에서 “(로지스틱 회귀)”를 “(로지스틱 손실. 1.3 버전에서 'log_loss'로 바뀔 예정)”으로 수정합니다.
  4. (p143) HistGradientBoostingClassifier의 loss 매개변수 기본값이 1.3 버전에서 'auto'에서 'log_loss'로 바뀔 예정이므로 표 2-2의 히스토그램 기반 부스팅의 ‘손실 함수’ 항목에서 “(이진분류는 'binary_crossentropy', 다중 분류는 'categorical_crossentropy')”을 “(로지스틱 손실. 1.3 버전에서 'log_loss'로 바뀔 예정)”로 수정합니다.
  5. (p297) 버전 1.1에서 OneHotEncoder 클래스에 자주 등장하지 않는 범주를 하나로 묶어주는 min_frequency와 max_categories 매개변수가 추가 되었습니다. 4.2절 아래 세 번째 줄에서 “OneHotEncoder 클래스에 구현되어 있습니다.”를 “OneHotEncoder 클래스에 구현되어 있습니다.<주석>옮긴이_ 버전 1.1에서 추가된 min_frequency 매개변수를 사용하면 특정 횟수 또는 비율 보다 적게 등장하는 범주를 하나의 특성으로 합칠 수 있습니다. 또한 max_categories 매개변수를 사용하여 원-핫 인코딩으로 만들어지는 특성의 개수를 제한할 수 있습니다.</주석>“로 수정합니다.

감사합니다! 🙂

텐서플로 2.9 버전이 릴리스되었습니다.

며칠 전 텐서플로 2.9버전이 릴리스되었습니다. 주요 변경 사항을 텐서플로 블로그에 소개했습니다. 요약하면 다음과 같습니다.

  • 텐서플로 2.5버전에서 실험적으로 포함되었던 인텔 oneDNN 라이브러리에 대한 최적화가 2.9버전에서 기본적으로 활성화됩니다(리눅스 패키지와 캐스케이드 레이크 이후의 CPU).
  • 모델 병렬화를 위한 DTensor API가 추가되었습니다. 자세한 내용은 DTensor Concepts, Distributed ML with DTensors, Using DTensors with Keras 문서를 참고하세요.
  • tf.function의 트레이싱 방식을 개선했습니다.
  • 텐서플로 2.8 버전에서 소개된 tf.config.experimental.enable_op_determinism()의 기능을 개선하여 실행마다 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
  • 옵티마이저 커스터마이징을 용이하게 하기 위해 tf.keras.optimizers.experimental API가 추가되었습니다. 향후 tf.keras.optimizers.experimentaltf.keras.optimizers.Optimizer를 대체합니다.

이 외에도 다양한 기능이 추가되고 변경되었습니다. Revisiting ResNets 모델인 tf.keras.applications.resnet_rs, L2 정규화 층인 tf.keras.layers.UnitNormalization, 새로운 규제 층인 tf.keras.regularizers.OrthogonalRegularizer, 새로운 이미지 전처리 층인 tf.keras.layers.RandomBrightness가 추가되었습니다. 더 자세한 내용은 텐서플로 릴리스 노트를 참고하세요!

<혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝> 7장부터 시작하는 딥러닝 파트의 코드를 텐서플로 2.9 버전에서 모두 테스트하여 깃허브에 업데이트했습니다!

항상 최신 버전의 라이브러리에서 테스트하여 예제 코드에 문제가 없도록 하겠습니다! 감사합니다!

XGBoost 1.6 버전 릴리즈와 [XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅] 업데이트 안내

지난 달에 XGBoost 1.6 버전이 릴리스되었습니다. 무엇보다도 이번에 범주형 변수에 대한 지원이 확대된 것이 눈에 띱니다. 1.5버전에서 'gpu_hist'만 범주형 변수를 지원했는데 1.6 버전에서는 'hist', 'approx'에서도 범주형 변수를 지원합니다. 또 LightGBM처럼 원-핫 인코딩을 위한 범주 개수의 임곗값을 지정하는 max_cat_to_onehot 매개변수가 추가되었습니다. 기본값은 4입니다.

또한 다중 출력 모델을 지원하고, 'approx' 트리 메서드를 'hist'를 기반으로 재작성했으며, 모델 저장을 위해 UBJSON 포맷을 지원합니다. 이외에도 많은 기능이 추가, 개선되었습니다. 자세한 내용은 XGboost 릴리스 노트를 참고하세요.

<XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅>의 깃허브 코드는 사이킷런 1.1과 XGBoost 1.6에서 모두 테스트되었습니다.

다음은 두 라이브러리의 버전 변경으로 인해 수정할 내용입니다.

  1. (노트: 2022년 5월 현재 코랩의 파이썬 버전은 3.7.x로 사이킷런 1.0.x만 설치됩니다. 코랩을 사용하는 경우 이 항목의 수정 사항을 무시하세요) 사이킷런 1.1 버전에 따른 변경 사항
    • (p95, p96) DecisionTreeClassifier와 DecisionTreeRegressorExtraTreeClassifierExtraTreeRegressorRandomForestClassifierRandomForestRegressorExtraTreesClassifierExtraTreesRegressor의 max_features 매개변수 중 'auto'가 'sqrt'와 동일합니다. 1.3 버전에서 'auto'가 삭제된다는 deprecated 경고가 발생하므로 'auto'를 'sqrt'로 변경합니다.
      (p95) 위에서 9번째 줄, (p96) 위에서 3번째 줄, (p119) 아래에서 6번째 줄, (p120) 위에서 7번째 줄과 아래에서 9번째 줄, (p121) 위에서 4번째 줄과 아래에서 12번째 줄.
  2. XGBoost 1.6 버전에 따른 변경 사항
    • 1.6 버전에서 use_label_encoder 매개변수 기본값이 True에서 False로 변경되었습니다. 따라서 타깃 레이블을 0부터 인코딩해야 합니다.
      (p149) 위에서 13번째 줄에서 y = df.iloc[:,0]을 y = df.iloc[:,0] - 1로 수정합니다.
      (p221) 위에서 3번째 줄에서 y = df.iloc[:,0]을 y = df.iloc[:,0] - 1로 수정합니다.
      (p232) 위에서 8번째 줄에서 “recall_score() 함수를 호출하려면 y_testy_pred와 함께 pos_label=2로 지정해야 합니다”를 “recall_score() 함수를 호출하려면 y_test와 y_pred를 전달해야 합니다”로 수정합니다. 그 아래 recall_score() 함수 호출에서 pos_label=2를 삭제합니다.
      (p233) 아래에서 7번째 줄에서 y = df.iloc[:,0]을 y = df.iloc[:,0] - 1로 수정합니다. 아래에서 1번째 줄에서 pos_label=2를 삭제합니다.
      (p237) 위에서 2번째 줄에서 df_train[df_train['LABEL']==2].values를 df_train[df_train['LABEL']==1].values로 수정합니다. 아래에서 1번째 줄에서 pos_label=2를 삭제합니다.
    • (p352) 1.6 버전에서 범주형 변수에 대한 지원이 추가되었습니다. 두 번째 문단 끝에 “1.6버전에서는 'approx'와 'hist'에서도 범주형 변수를 지원합니다.”를 추가합니다.

[파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 독자 리뷰를 소개합니다!

현업 데이터 분석가이신 송진영 님이 <파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)>을 읽고 블로그에 쓰신 리뷰를 소개해 드립니다.

https://ugong2san.tistory.com/4115

책 리뷰는 물론 중요한 문단을 요약해 놓아서 한 눈에 전체 책을 둘러보는데 도움이 되실거에요! 좋은 리뷰 정말 감사합니다!

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 사이킷런 1.1.0 버전 업데이트 안내

<혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>의 주피터 노트북 코드를 사이킷런 1.1.0 버전에 맞추어 모두 테스트했습니다.

(노트: 2022년 5월 현재 코랩의 파이썬 버전은 3.7.x로 사이킷런 1.0.x만 설치됩니다. 코랩을 사용하는 경우 아래 수정 사항을 무시하세요)

사이킷런 1.1.0 버전에서 SGDClassifier의 loss 매개변수 중 로지스틱 손실을 의미하는 'log'가 'log_loss'로 바뀐다는 경고가 발생합니다. 사이킷런 1.1.0 버전 이상을 사용하는 경우 경고를 피하기 위해 다음과 같이 변경해 주세요.

  • (p208) 두 번째 손코딩, (p210) 첫 번째 손코딩, (p211) 두 번째 손코딩에서 loss='log'를 loss='log_loss'로 바꿉니다.
  • (p214) 위에서 11번째 줄과 20번째 줄, (p215) 5번째 줄에서 loss='log'를 loss='log_loss'로 바꿉니다.
  • (p345) 세 번째 손코딩, (p362) 위에서 15번째 줄에서 loss='log'를 loss='log_loss'로 바꿉니다.

감사합니다!

사이킷런 1.1 버전이 릴리즈되었습니다!

사이킷런 1.1 버전이 릴리즈되었습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

  • HistGradientBoostingRegressor의 손실 함수에 quantile이 추가되었습니다.
  • neighbors, decomposition, impute 모듈 등을 포함하여 이제 모든 변환기에 get_feature_names_out 메서드가 추가되어 본격적으로 데이터프레임을 훈련 데이터로 사용할 수 있습니다.
  • OneHotEncoder 클래스에 자주 등장하지 않은 범주를 하나로 묶어주는 min_frequencymax_categories 매개변수가 추가되었습니다. 자세한 내용은 가이드를 참고하세요.
  • 거리 계산 루틴이 리팩토링되어 최근접 이웃 알고리즘 등의 속도가 크게 향상되었습니다.
  • NMF의 온라인 학습 버전인 MiniBatchNMF 클래스가 추가되었습니다.
  • KMeans 알고리즘의 계층 군집 버전인 BisectingKMeans 클래스가 추가되었습니다.

이 외에도 많은 기능이 추가되고 개선되었습니다. 자세한 내용은 사이킷런 1.1 버전의 릴리스 노트를 참고하세요!

scikit-learn with GPU!

사이킷런 알고리즘은 대부분 파이썬 또는 Cython으로 작성되어 있습니다. 그래서 큰 의존성 문제 없이 다양한 플랫폼에 이식될 수 있고 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리가 되었습니다.

사이킷런은 그동안 GPU를 활용한 구현에 대해 부정적인 입장을 견지해 왔습니다. 사이킷런의 다층 퍼셉트론(MLPClassifier, MLPRegressor)에 GPU 지원이 추가되지 않는지 내심 기대가 많기도 했습니다. 하지만 사이킷런의 신경망 구현이 텐서플로와 파이토치 같은 기능을 제공하기는 어렵다고 합니다. 복잡도가 너무 높아진다는 것이 그 이유 중 하나입니다.

그런데 최근에 사이킷런에 GPU 기능을 활용하려는 아이디어가 제안되었습니다. 파이썬 Array API를 사이킷런에 접목할 수 있다면 CuPy 등을 통해 GPU 활용이 가능할 수 있습니다(#22352 참조). 아예 저수준에서 GPU를 지원하는 방식도 제안되었습니다(#22438).

며칠 전에는 사이킷런 프로젝트를 이끄는 Inria 연구소에서 GPU 관련된 구인 공고를 냈습니다! 순조롭게 진행된다면 인텔 기반으로 k-최근접 이웃, k-평균, 가우시안 RBF 커널 등에 GPU 구현이 추가될 것으로 예상됩니다. 아직 어떤 모습이 될지는 모르겠지만 파이썬 컨텍스트 매니저를 사용하거나, 메서드나 파이프라인의 일부로 구현될 수도 있을 것 같습니다.

사이킷런이 범용성 뿐만 아니라 속도까지 높아진다면 많은 사람들이 정말 좋아할 것 같습니다. 이참에 그레이디언트 부스팅까지 GPU 구현을 바라는 것은 너무 욕심일까요? 🙂