텐서플로 2.3.0 버전이 릴리스되었습니다.
TPUStrategy가 experimental을 벗고 정식 API가 되었습니다. TF Porfiler에 새로운 기능이 추가되었습니다. image_dataset_from_directory, text_dataset_from_directory, timeseries_dataset_from_array를 비롯해 여러 개의 케라스 전처리 층이 추가 되었습니다. 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.
텐서플로 2.3.0은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.
# for cpu and gpu $ pip install --upgrade tensorflow # cpu-only $ pip install --upgrade tensorflow-cpu
케라스 2.4.0 버전이 릴리스되었습니다. 이전에 언급된 대로 keras-team/keras 레파지토리는 더이상 멀티 백엔드를 지원하지 않습니다. 2.4.0 버전은 기존 구현 코드를 모두 삭제하고 대신 tensorflow.keras로 리다이렉션합니다. 향후에는 tensorflow.keras 구현이 keras-team/keras로 옮겨올 것 같습니다.
제가 번역한 책 중에 케라스 멀티 백엔드 케라스 버전을 사용하는 책은 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝>과 <미술관에 GAN 딥러닝>입니다. 케라스를 최신 버전으로 업데이트하면 코드 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 대신 케라스 2.2.4 버전을 사용하세요.
$ pip install keras==2.2.4
감사합니다!
“[개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝“의 코드를 사이킷런 0.23에서 모두 테스트했습니다. 깃허브 코드에도 변경 사항이 모두 반영되었습니다. 자세한 변경 내용은 에러타 페이지나 아래 내용을 참고해 주세요.
감사합니다!
max_iter 매개변수 값을 늘립니다.LinearSVC에 max_iter=5000 매개변수 추가LinearSVC에 max_iter=5000, tol=1e-3 매개변수 추가LogisticRegression에 max_iter=5000 매개변수 추가LogisticRegression에 max_iter=1000 매개변수 추가MLPClassifier에 max_iter=1000 매개변수 추가MLPClassifier에 max_iter=2000 매개변수 추가NMF에 max_iter=1000, tol=1e-2 매개변수 추가QuantileTransformer 클래스에 n_quantiles 매개변수를 지정합니다.QuantileTransformer에 n_quantiles=50 매개변수 추가QuantileTransformer에 n_quantiles=5 매개변수 추가DummyClassifier의 strategy 매개변수 기본값이 stratified에서 prior로 변경된다는 경고를 피하기 위해 strategy='stratified' 매개변수를 추가합니다.metrics.scorer 모듈이 사이킷런 0.24 버전에서 삭제됩니다. 맨 위 첫 줄의 “metrics.scorer 모듈의 SCORERS 딕셔너리를 봐도 됩니다” 문장과 In[77], Out[77]을 삭제합니다.핸즈온 머신러닝 2, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 사이킷런 0.23에 맞추어 업데이트했습니다! 수정된 내용은 각 책의 에러타 페이지를 참고해 주세요.
감사합니다! 😀
텐서플로 2.2의 케라스 API에 train_step 메서드가 추가되었습니다. 이 메서드를 오버라이드하여 사용자 정의 훈련 반복을 케라스 모델 클래스에 통합하는 방법을 소개하는 짧은 영상을 만들었습니다. 재미있게 보세요! 🙂
사이킷런 0.23.0 버전이 릴리스되었습니다! 0.23.0에서는 드디어 일반 선형 모델(GLM)이 추가되었습니다. PoissonRegressor, GammaRegressor, TweedieRegressor 입니다.
주피터 노트북에서set_config(display='diagram')로 지정하면 추정기를 다이어그램으로 시각화해 줍니다! 와우!
K-평균과 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅이 개선되었습니다. 또한 Lasso와 ElasticNet 클래스가 sample_weight 매개변수를 지원합니다.
0.23.0 버전의 주요 변경 사항은 릴리스 하이라이트를 참고하세요. 전체 변경 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.
사이킷런 0.23.0은 pip나 conda 명령으로 설치할 수 있습니다(이 글을 쓰는 시점에는 아직 콘다 패키지가 제공되지 않습니다. 코랩도 아직 0.22.0 버전입니다).
$ pip install --upgrade scikit-learn $ conda install scikit-learn
(업데이트) KMeans 버그를 수정한 0.23.1 버전이 릴리스되었습니다.
Do It! 딥러닝 입문, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 최신 텐서플로 2.2.0에 맞추어 업데이트했습니다.
[파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북]의 20장과 21장이 멀티백엔드 케라스를 사용하고 있습니다. 이 두 장의 코드를 텐서플로의 tf.keras API를 사용하도록 업데이트했습니다. 깃허브를 참고해 주세요.
[핸즈온 머신러닝 2]의 깃허브 코드도 모두 텐서플로 2.2.0에서 확인하겠습니다. 🙂
텐서플로 2.2.0이 릴리스되었습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.
tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization 층이 추가되었습니다.tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 성능이 향상되었습니다.Model.train_step 메서드를 오버라이드하여 사용자 정의 훈련 루프를 만들 수 있습니다. 또한 Model.test_step, Model.predict_step을 사용해 검증과 추론 메서드도 오버라이드할 수 있습니다.현재 코랩의 텐서플로 버전은 2.2.0-rc4입니다. 코랩의 텐서플로 버전이 2.2.0로 업데이트되었습니다. 2.2.0 버전의 자세한 변경 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.
텐서플로 2.2.0 버전은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.
# for cpu and gpu $ pip install --upgrade tensorflow # cpu-only $ pip install --upgrade tensorflow-cpu
이 책의 원제는 ‘Coders’입니다. 프로그래머에 대해 이야기하는 책이죠. 그런 면에서 ‘은밀한 설계자들’이란 제목은 조금 어색해 보였습니다. 왠지 프로그래머를 부정적으로 바라보는 것 같거든요. 책을 읽어 가면서 번역서의 제목을 왜 이렇게 붙였는지 조금은 이해되었습니다. 이 책의 전반부는 어디선가 읽어 보았음직한 익숙한 패턴을 따릅니다. 오래된 프로그래머의 전설적인 경험담이나 성공한 창업가의 이야기입니다. 책 후반부에 성별과 인종에 따른 편견을 꼬집고 있지만 앞부분은 오히려 프로그래머는 어떤거야라는 편견을 독자에게 주입하고 있는 듯한 모순이 있습니다.
책의 이야기는 조금씩 프로그래머 개인의 특질에서 공동체가 해결해야할 문제로 화두를 옮깁니다. 여성 개발자에 대한 편견을 정면으로 다룬 것은 특히 그렇습니다. 초기 프로그래머는 진짜 여성들이었습니다. 영화 히든 피겨스도 다시 생각이 났습니다. 머신러닝 분야도 다양성이란 측면에서 자유롭지 못한 것 같습니다. 백인 남성이 주류가 된 소프트웨어 시장의 문제를 보면서 우리도 학력과 성별에 어떤 편견을 가지고 있는지 돌아 볼 필요가 있습니다.
인공지능을 다루는 장에서 전통적인 프로그래머와 인공지능 프로그래머의 차이를 비교적 잘 설명하고 있습니다. 또 인공지능이 저지르는 편견은 결국 사람의 편견에서 시작된다는 것을 이해하도록 돕고 있습니다. 이런 편견은 현실은 반영하기 때문에 정당한 것일까요? 아니면 의도적으로 고쳐야 할까요? 설명 가능한 인공지능에 대해서도 고민할 것이 많은 것 같습니다. 페이스북과 구글과 같은 빅테크에 저항감을 느끼는 것은 남의 이야기가 아닙니다. 조금 더 사용자들을 붙잡아 두기 위해 게임과 웹툰, 광고에 쏟아 붓는 프로그래머들의 노력과 창의성을 자랑스러워할 수 있을까요?
이 책의 전반부는 프로그래머가 되고 싶은 분과 이들과 함께 일하는 분들이 읽어 보면 좋습니다. 후반부는 이미 프로그래머이거나 인공지능 개발자가 되고 싶은 분에게 권하고 싶습니다. 특히 7장, 9장은 읽어 둘 가치가 있습니다. 잠시 시간을 내면 서점에 가서 금방 읽을 수 있습니다. 🙂
