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[국내논문] 머신러닝 학습 부산물 추적을 위한 프레임워크
An Efficient Dynamic Workload Balancing Strategy 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호, 2020 Jan. 08, 2020년, pp.41 - 42  

김은진 (경상대학교 기계항공정보융합공학부 항공우주및소프트웨어공학전공) ,  이영섭 (경상대학교 기계항공정보융합공학부 항공우주및소프트웨어공학전공) ,  이성진 (경상대학교 기계항공정보융합공학부 항공우주및소프트웨어공학전공)

초록
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머신러닝이 보편화되면서 모델 학습을 돕기 위한 머신러닝 및 데이터과학 도구의 수요가 증가하고 있다. 머신 러닝을 사용하는 연구에서는 다양한 파라미터에 대한 실험이 진행되어 많은 학습 부산물이 생성 된다. 하지만 기존의 학습 부산물을 관리하는 프레임워크는 하나의 실험을 진행하는데 모든 경우의 수를 진행해 그 규모가 크다. 본 연구는 기존의 도구가 가지는 규모 문제를 개선하고, 주기적으로 메일을 사용자에게 전송해 실험과정을 보고하는 새로운 도구를 제안한다. 이러한 시스템은 학습과정에서 사용자가 의도한 파라미터의 학습이 진행되는지 추적가능하다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 사용자가 학습과정에서 나타나는 부산물을 주기적으로 메일을 사용자에게 전송해 실험과정을 보고하는 메일 리포팅 시스템을 제안한다.
  • 해당 기능은 실험에 사용할 값을 학습 전에 입력하고 가능한 경우의 수를 반복하기 때문에 최종 결과확인까지 시간이 오래 걸리고 실험 규모가 불필요하게 방대해지는 문제가 있다. 본 연구는 기존의 hyperparameter 최적화 도구의 규모 문제를 개선하고 학습에 사용할 값과 실험과정을 입력받아 사용자에게 보고하는 새로운 도구를 제안한다.
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