류지 프로젝트

1. 딥러닝 모델 서빙딥러닝 모델 서빙(DL Model Serving)은 학습된 머신러닝 모델을 실시간 또는 비실시간으로 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 배포하고, 입력 데이터에 대한 예측을 제공하는 프로세스를 말합니다. 이를 위해 모델은 주로 REST API, gRPC, 혹은 WebSocket 같은 네트워크 인터페이스를 통해 호출될 수 있는 상태로 배포됩니다. 모델 서빙 시스템은 입력 데이터를 전처리하고 모델에 전달한 후, 출력 결과를 후처리하여 클라이언트에 반환하는 과정을 자동화하며, 일반적으로 안정성, 확장성, 낮은 지연 시간을 보장하도록 설계됩니다.  2. 손글씨 도형 분류하기 shape_classifier.py 로 저장import torchimport torch.nn as nnimport to..

1. 선형 회귀 분석선형 회귀 분석(Linear Regression)은 주어진 데이터에서 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 사이의 관계를 직선(또는 다차원에서는 평면)으로 설명하고, 새로운 입력 값에 대한 출력을 예측하는 통계 및 머신러닝 기법입니다. 예를 들어, 공부 시간(입력 변수)과 시험 점수(출력 변수) 사이의 관계를 분석해 "공부 시간이 늘어날수록 시험 점수가 증가한다"는 패턴을 찾아냅니다. 이 과정에서 선형 회귀는 "Y = W X + b"라는 수식(기울기 W와 절편 b)으로 데이터를 표현하며, 최적의 기울기와 절편을 찾기 위해 비용 함수(Cost Function)를 최소화하는 경사 하강법(Gradient Descent) 등의 알고리즘을 사용합니다. 최종적으로 선형 회귀 모델은 주..

1. 파이토치PyTorch는 파이썬 기반의 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 파이썬 코드로 AI 모델을 직관적으로 만들고 학습할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 특히 동적 계산 그래프 방식을 사용하기 때문에 코드 실행 시점에 실시간으로 계산 흐름이 결정되어 디버깅과 수정이 쉽고, GPU 가속과 자동 미분 기능을 통해 대규모 모델도 빠르게 학습할 수 있습니다. ※ 동적 계산 그래프 방식딥러닝 모델이 학습 및 예측을 수행할 때 계산 그래프를 실행 시점(runtime)에 실시간으로 생성 및 수정하는 방식입니다. 이 방식은 조건문, 반복문 등 복잡한 논리 구조를 유연하게 처리할 수 있으며, 주로 PyTorch와 같은 프레임워크에서 사용됩니다. 계산 그래프는 입력 데이터를 바탕으로 연산을 수행하면서 그래프를 생성하고..