전체 글6 MCMC (Markov chain monte Carlo) and MALA (Metropolis-Adjusted Langevin Algoritm) MCMC mcmc란 markov chain monte carlo (마르코프 연쇄 몬테카를로 Markov chain에 기반한 확률분포로 부터 원하는 분포를 갖는 표본을 추출하는 알고리즘이다. Generative model $p(x)$ $E_{x \sim p(x)}[f(x)] \approx \frac{1}{N} \sum_1^N f(x) $ Rejection sampling 분포를 잘 알 수 없는(표본을 쉽게 뽑을 수 없는) $f(x)$와 분포를 잘 아는(표본을 쉽게 뽑을 수 있는) $g(x)$가 있을때, $g(x)$를 이용해 $f(x)$를 샘플링하는 방법이다. $f(x_1) < cg(x_2)$ 를 만족하는 $c$를 취한다. 임의의 점 $x_t$에 대해 $e(x_t) = 0.8$, $f(x_t) = 0.2$ .. 2022. 3. 9. MLflow 본 글은 가짜연구소 MLflow 세미나를 바탕으로 작성되었으며, https://github.com/vhrehfdl/MLflow_tutorial를 참고하였습니다. MLflow mlflow는 End-to-End machine laerning lifecycle을 관리하는 오픈소스 플랫폼이다. MLflow의 기능 Tracking : 파라미터와 결과를 비교하기 위해 실험 결과를 저장 Projects : 머신러닝 코드를 재사용하고 재현 가능한 형태로 포장 Models : 다양한 ML 라이브러리에서 모델을 관리하고 배포, Serving, 추론 MLflow 의 필요성 최적의 모델을 찾기위해 수 많은 실험들을 진행하게 되는데, 그 때마다 accuracy, loss, parameter등을 일일이 기록하기 힘들다. 또한 그.. 2022. 3. 8. 이전 1 2 다음
