카테고리 보관물: News

TensorFlow 1.3.0 Release

텐서플로 1.3.0 버전이 릴리즈되었습니다. 1.3.0 버전에 대한 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 1.4.0 버전부터는 cuDNN 7를 사용해 패키징될 예정입니다. 텐서플로 1.3.0 버전은 이미 PyPI에 등록되어 있어 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다.(tensorflow-gpu에는 macOS 버전이 없습니다)

$ pip install --upgrade tensorflow

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu

scikit-learn 0.19 Release

파이썬의 대표적인 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn 0.19 버전이 릴리즈 되었습니다. 0.19 버전에는 여러가지 새로운 기능과 버그 수정들이 포함되었습니다. 대표적으로는 이상치 탐지를 위한 sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor, 분위 값을 사용하는 sklearn.preprocessing.QuantileTransformer, 이진 분류기를 엮어 앙상블 시킬 수 있는 sklearn.multioutput.ClassifierChain,  교차 검증에서 훈련 세트와 테스트 세트의 점수를 모두 리턴해 주는 sklearn.model_selection.cross_validate가 추가되었습니다.

sklearn.decomposition.NMF의 solver 매개변수에 ‘mu'(Multiplicative Update)가 추가 되었고 sklearn.linear_model.LogisticRegression에 L1 규제를 사용한 SAGA 알고리즘의 구현인 ‘saga’ 옵션이 solver 매개변수에 추가되었습니다. 또 cross_val_score와 GridSearchCV, RandomizedSearchCV의 scoring 매개변수에 복수개의 스코어 함수를 지정할 수 있게 되었고 Pipeline 클래스에 memory 매개변수가 추가되어 그리드 서치 안에서 반복적으로 수행될 때 전처리 작업을 캐싱할 수 있게 되었습니다. 이 외에도 많은 버그가 수정되고 기능이 향상되었습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요.

scikit-learn 0.19 버전은 pip 나 conda 를 이용하여 손쉽게 설치가 가능합니다.

$ conda install scikit-learn

$ pip install --upgrade scikit-learn

PyTorch 0.2.0 Release

파이토치PyTorch 0.2.0 버전이 드디어 릴리즈 되었습니다. 3개월이 넘게 걸렸지만 ICML 2017에 때를 맞추었네요.^^ 넘파이NumPy 스타일의 브로드캐스팅broadcasting, 분산처리, 강화된 배열 인덱싱, 2계 도함수 그래디언트second order gradient 등 많은 기능이 포함되었습니다. 추가된 기능에 대한 자세한 설명은 릴리즈 노트를 참고하세요. conda를 사용하면 비교적 편리하게 파이토치를 설치할 수 있습니다.

# Linux CUDA 7.5, macOS for Python 2.7/3.5/3.6
$ conda install pytorch torchvision -c soumith
# Linux CUDA 8.0
$ conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

TensorFlow 1.3.0 RC2 Release

텐서플로 1.3.0 RC2 버전이 릴리즈되었습니다. 1.3.0 버전에 대한 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 1.3.0 정식 릴리즈가 가까워진 것 같습니다. RC2 버전은 PyPI에 등록되어 있어 pip 명령에서 --pre 옵션으로 간단하게 설치할 수 있습니다.(tensorflow-gpu에는 macOS 버전이 없습니다)

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

TensorFlow 1.3.0 RC0 Release

텐서플로 1.3 RC0 버전이 릴리즈되었습니다. 많은 기능이 추가되고 개선되었습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 텐서플로 RC 버전은 pip 명령에서 --pre 옵션으로 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade --pre tensorflow

$ pip install --upgrade --pre tensorflow-gpu

얼마전부터 아나콘다에도 텐서플로 패키지가 포함되었습니다. 아직 최신 버전은 아니지만 간격이 점차 좁아질 거라고 기대해 봅니다.

$ conda search tensorflow
Fetching package metadata .........
tensorflow    1.1.0    np112py36_0    defaults
              1.1.0    np112py27_0    defaults
              1.1.0    np112py35_0    defaults
$ conda search tensorflow-gpu
Fetching package metadata .........
tensorflow-gpu    1.1.0    np112py36_0    defaults
                  1.1.0    np112py27_0    defaults
                  1.1.0    np112py35_0    defaults
$ conda install tensorflow

홍대 머신러닝 스터디 모집합니다. ^^

홍대 근처에 머신러닝에 관심있는 사람들과 함께 공부할 수 있는 자그마한 스터디 모임을 만들려고 합니다. 이 모임의 첫 목표는 “파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝” 도서를 완주하는 것으로 삼았습니다. 참여에는 아무런 조건도 필요치 않습니다. 자세한 내용은 밋업 이벤트를 참고해 주세요. 🙂

Hongdae Machine Learning Study

Seoul, KR
5 Members

홍대 근처에서 머신러닝을 공부하는 모든 분들을 환영합니다. 이 스터디 그룹에서는 “파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝”(한빛미디어, 2017)을 완주하기 위해 자료를 준비하고 있습니다. 함께 공부하고 이야기를 나누고 싶은 모든 분들에게 열려 있습니다.자격 조건: 남녀노소 또는 LGBT, 한국어 능통. 지켜야할 …

Next Meetup

“파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝”의 1장 소개, 2장 지도 학습

Tuesday, Jul 25, 2017, 7:00 PM
1 Attending

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TensorFlow 1.2.1 Release

텐서플로 1.2.1 버전이 릴리즈되었습니다. 이번 릴리즈는 주로 버그 수정입니다. 특히 드롭아웃 비율을 텐서로 지정할 때 생기는 버그를 수정하였습니다.

1.2.1 버전도 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade tensorflow
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu
  • macOS: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Linux: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Windows: Python 3.5, 3.6

TensorRT, NNabla, deeplearning.ai, CMU AI and Naver

NVIDIA가 딥러닝 인퍼런스inference 전용 라이브러리인 TensorRT 2를 공개하였습니다. TensorRT 1에서 제공했던 카페Caffe와 텐서플로TensorFlow까지 지원을 확대했습니다. 곧 TensorRT 3 버전도 선보일 거라는 군요. TensorRT는 데비안 패키지로 제공되며 NVIDIA 개발자 계정이 있으면 다운받을 수 있습니다. 조금 더 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요.

소니Sony(네 우리가 아는 소니가 맞습니다:)가 오픈소스 뉴럴 네트워크 라이브러리 NNabla를 공개했습니다. @.@ 여러 사람들이 당황하는 것을 보아서는 확실히 의외인 것 같습니다. NNabla는 파이토치PyTorch나 다이넷DyNet처럼 다이나믹 컴퓨테이션 그래프를 지원하며 준수한 API를 가지고 있다고 회자되고 있습니다. NNabla가 쟁쟁한  공룡들 사이에서 얼마나 자리를 잡을지 궁금합니다. 소스 코드는 깃허브에서 볼 수 있습니다.

앤드류 응Andrew Ng이 바이두 리서치를 떠나서 Drive.ai에 합류했다는 소식입니다. Drive.ai는 앤드류의 부인이 하고 있는 자율 주행 관련 회사입니다. 앤드류가 바이두를 떠났을 때 여러 사람들이 Drive.ai에 합류할 것이라는 예상을 했었죠. 앤드류는 이와는 별개로 새로운 프로젝트 deeplearning.ai 를 런칭한다고 공개했습니다. 8월에 본 모습을 드러내겠지만 ‘Explore the frontier of AI’, ‘Hope will help many of you’ 와 같은 문구를 봐서는 조금 공익적인 프로젝트가 아닐까 내심 기대해 봅니다.

애플에 합류한 러슬랜 살라쿠디노프Ruslan Salakhutdinov 교수가 있는 카네기 멜론 대학이 응집력있는 연구를 위해 CMU AI를 설립한다고 발표했습니다. 토론토 대학, 몬트리올 대학, 스탠포드 대학 등 연구소도 경쟁인 것 같습니다.

그리고 네이버가 제록스 유럽 연구소를 인수했다는 뉴스도 있습니다. 부디 그들만의 리그가 되지 않기를 바랄 뿐입니다.

‘파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝’ 출간

b6119391002_lscikit-learn의 코어 개발자이자 배포 관리자인 안드레아스 뮐러Andreas Mueller와 매쉬어블의 데이터 과학자인 세라 가이도Sarah Guido가 쓴 ‘Introduction to Machine Learning with Python‘를 번역한 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝‘을 출간하였습니다.

출간 직전에 원서가 새로 릴리즈되어서 한바탕 소동을 벌이기는 등 이런 저런 일들이 오랜 작업 기간동안 생겼던 것 같습니다. 추운 겨울에 시작한 일을 한 여름이 되어서야 내놓게 되었네요. 책은 출간이 새로운 시작인 것 같습니다. 에러타나 궁금한 점 등 어떤 이야기도 괜찮습니다. 도서 페이지에 있는 양식을 통해 자유롭게 보내 주세요.

그리고 혹, 서점에 가시면 잘 보이는 곳으로 옮겨놔 주세요! 🙂

(업데이트) 번역서의 1장, 2장 전체를 블로그에 공개할 예정입니다. 공개를 허락해 주신 한빛미디어에 깊이 감사드립니다. 원고를 정리해서 올릴려면 1주일 정도 걸릴 것 같습니다. 😀

TensorFlow 1.2.0 Release

텐서플로우 1.2.0 버전이 릴리즈되었습니다. 1.2.0 버전부터 윈도우즈에서 파이썬 3.6을 지원하고 conv3d_transpose API 가 추가되는 등 여러 변화가 있습니다. RNNCell과 관련된 변경사항은 이전 포스트를 참고해 주세요. 1.2.0 버전에 인텔의 MKL 라이브러리가 텐서플로우에 추가되었다는 소식입니다(일명 MKL-DNN). GPU 없이 CPU만으로 쓰는 경우 어느 정도 성능 향상이 될 것 같습니다. 1.2.0 버전 이후에는 cuDNN 6.0이 기본으로 채택됩니다.

그 외 자세한 내용은 텐서플로우의 릴리즈 노트를 참고해 주세요. 1.2.0 버전이 이미 PyPI에 등록되어 있기 때문에 pip 명령으로 간단하게 설치할 수 있습니다.

$ pip install --upgrade tensorflow

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu
  • macOS: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Linux: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6
  • Windows: Python 3.5, 3.6