-
Tech
Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티 기여
본 포스팅에서는 Kubeflow의 구성요소 중 Katib를 사용하며 겪었던 불편 사항과 해당 기능을 구현하여 오픈소스 프로젝트에 기여한 경험을 공유합니다.
-
Tech
오픈소스(RLlib) 문제 발견부터 컨트리뷰션까지
본 포스팅에서는 오픈소스(RLlib)를 사용하며 발견한 문제의 원인 분석부터 컨트리뷰션을 통한 문제해결까지의 과정을 공유힙니다.
-
Tech
실시간 데이터 검증하기
이번 포스트에서는 실시간으로 입력돼 학습과 추론에 사용되는 데이터의 유효성을 확인할 수 있는 방법에 대해 소개합니다.
-
Tech
Chip Placement on FPGA 프로젝트 소개
마키나락스 COP팀이 진행한 반도체 설계 공정 중 Placement & Routing에 강화학습을 적용한 프로젝트를 소개합니다.
-
Tech
Chip Placement 문제와 강화학습의 적용
이번 포스팅에서는 Chip Placement 문제에 강화학습을 적용한 Google의 논문을 소개합니다.
-
Tech
Neural Combinatorial Optimization with RL
이번 포스팅에서는 조합 최적화 문제의 풀이에 강화학습의 사용을 제안한 대표적인 연구를 소개합니다.
-
Tech
Kubernetes기반 Regression Test Pipeline 구축
이번 포스트에서는 Machine Learning Software에 대한 성능검증을 어떤 방식으로 진행하고 있는지를 공유합니다.
-
Tech
Noisy Gradient 다루기
본 포스트에서는 Noisy Gradient에 대해서 살펴보고, 해결할 수 있는 방법에 대해서 다룹니다.
-
Tech
강화학습(Reinforcement Learning) 환경 만들기
From AlphaGo to Atari, Reinforcement Learning (RL) has shown exceptional progress in the gaming arena.
-
Tech
Distributed PPO 구현
본 포스팅에서는 PPO 학습 시간을 단축하기 위해 필요한 PPO 분산처리에 대해서 다룹니다.
-
Tech
RaPP를 통한 이상 탐지의 성능 향상
이번 포스팅은 마키나락스에서 2020년 4월에 에티오피아에서 열리는 ICLR에 출판한 페이퍼인 RaPP 방법에 대해서 다루도록 하겠습니다.
-
Tech
Introduction to Deep Anomaly Detection
이번 포스트에서는 Anomaly Detection에 대해 소개합니다. Anomaly detection 알고리즘은 주어진 샘플에 대한 정상 여부를 판별합니다.
