저번 글에서는 Google Cloud Platform에 대한 설명과, Computing Engine 인스턴스를 생성하는 것에 대해서 포스팅했다. ▼ 이전 글 보러가기 [GCP]Google cloud platform 가입하기 저번 포스팅에서 구글 클라우드 플랫폼에 대한 간략한 소개를 했었다. [GCP] google cloud platform에 대하여 최근에 구글클라우드플랫폼(google cloud platform)을 사용할 일이 있어 찾아보게 되었고, 대체 everywhere-data.tistory.com [GCP] Google Cloud Platform Compute Engine VM 생성하기 오늘은 GCP에서 Compute Engine을 이용해 가상 머신을 생성하는 작업을 알아보고자 한다. google..

오늘은 GCP에서 Compute Engine을 이용해 가상 머신을 생성하는 작업을 알아보고자 한다. google cloud platform 가입하는 방법은 이전 포스팅에 작성해 두었으니 참고하면 된다. 2021.12.12 - [Study/etc] - [GCP]Google cloud platform 가입하기 [GCP]Google cloud platform 가입하기 저번 포스팅에서 구글 클라우드 플랫폼에 대한 간략한 소개를 했었다. [GCP] google cloud platform에 대하여 최근에 구글클라우드플랫폼(google cloud platform)을 사용할 일이 있어 찾아보게 되었고, 대체 everywhere-data.tistory.com google cloud Platform의 초기화면은 아래와 같..

저번 포스팅에서 구글 클라우드 플랫폼에 대한 간략한 소개를 했었다. [GCP] google cloud platform에 대하여 최근에 구글클라우드플랫폼(google cloud platform)을 사용할 일이 있어 찾아보게 되었고, 대체 구글 클라우드 플랫폼이 정확히 무엇인지 궁금해서 여러가지 찾아보게 되었다. 1. Google Cloud Platform(GCP) everywhere-data.tistory.com 이번에는 구글 클라우드 플랫폼을 가입하고 간략하게 프로젝트 생성하는 것까지 포스팅 해보려고 한다. 클라우드를 제공하는 것 중 사용해본 곳은 아마존이 있는데, 아마존은 1년간 무료지만, 구글은 $300를 줘서 그 안에서 이것저것 해볼 수 있다고 한다. 그리고 구글에서는 빅데이터 관련 서비스가 많다...

최근에 구글클라우드플랫폼(google cloud platform)을 사용할 일이 있어 찾아보게 되었고, 대체 구글 클라우드 플랫폼이 정확히 무엇인지 궁금해서 여러가지 찾아보게 되었다. 1. Google Cloud Platform(GCP)란 무엇인가 웹 서비스나 서버 관련 작업을 해야하고, DB를 구축하고, 여러가지 언어로 서버를 구축할 때에, 개인이 본인의 컴퓨터나 노트북으로 실습하거나 연습하기에 어려운 경우가 대부분이다. 그래서 최근에는 가상서버 즉 VM으로 서버를 구축하여 동작 확인이나 실습을 하기도 한다. 대표적으로 AWS(Amazon Web Services) 와 같은 아마존 웹 서비스가 있으며 마이크로소프트 사에서도 Microsoft Azure를 제공하고 있다. 그 다음으로 구글에서 제공하는 클라..

오늘의 포스팅은 Bert와 같은 pretrained language model 이 나오기 전 자연어처리 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 이야기를 포스팅해보려고 한다. 이전에 비슷한 내용의 포스팅을 한적이 있는데, 그 내용을 정리하는 차원으로 포스팅을 해보려고 한다. 2021.05.14 - [Study/NLP] - [NLP/자연어처리] 단어의 표현(1) - 원핫인코딩과 워드투벡터(Word2Vec) [NLP/자연어처리] 단어의 표현(1) - 원핫인코딩과 워드투벡터(Word2Vec) 해당 내용은 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프 파이토치편 및 Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문읽으며 발췌 및 정리하였으며, 필요에 따라 추가로 검색하여 내용을 보충했습니다. 이전 글 참고 everywhere-data.tisto..

이번 포스팅에서는 Supervised learning과 Unsupervised learning, 그리고 Self supervised learning에 대해 설명해보고자 한다. 보통 머신러닝/딥러닝을 공부하는 사람들에게 지도학습과 비지도학습에 대한 이야기는 머신러닝의 기초이므로 익히 들어왔을 것이다. 이에 대해서는 간단하게 요약만 하고 넘어가며, Self supervised learning에 대해 조금 더 자세히 이야기해 보도록 하자. 1. Supervised Learning(지도학습) 지도학습은 X값들을 가지고 Y의 값을 예측하는, 즉 정답이 존재하는 데이터에 대해 학습하는 것을 말한다. 사전에 사용자가 만들어놓은 labeled 데이터에 대해 학습을 진행하며, 입력값 X와 출력값 Y 사이의 관계를 학습하..

자연어 처리 관련 이론적 공부를 좀 더 깊게 하고자, 패스트캠퍼스의 강의를 수강중이다. 이번에는 관련 강의를 들으며 간략하게 요약 겸 복습을 하나씩 해보고자 한다. Transfer Learning(전이학습)이란? 리가 하나의 프로젝트를 위해 모델을 생성할 때 사용할 수 있는 데이터는 한정적이다. 각 데이터마다 레이블링을 진행하는데에 대한 인력비가 비쌀 뿐 아니라 시간도 오래걸리기 때문이다. 그래서 나온 대안이 대량의 데이터로 미리 학습을 진행하여 그 분야에 대한 일반화를 진행한 후에, 소수의 데이터로 더 집중적으로 학습하는 것이다. transfer learning, 즉 전이학습이란 빅데이터를 이용하여 사전학습을 진행(Pretraining)하고, 우리가 가지고 있는 특정한 일(task)의 데이터를 가지고 ..

2021.06.01 - [Study/NLP] - [NLP/자연어처리] pre-trained model(3) - BERT(Bidirectional Encoder Representations from transformer) [NLP/자연어처리] pre-trained model(3) - BERT(Bidirectional Encoder Representations from transformer) 2021.05.31 - [Study/NLP] - [NLP/자연어처리] pre-trained model(1) - ELMo(Embeddings from Language Models) [NLP/자연어처리] ELMo(Embeddings from Language Models) 2021.05.26 - [Study/NLP] - [N..