들어가며 본 포스트에서는 그래프 뉴럴 네트워크(GNN) 을 기반에 둔 딥러닝 기법에 대해서 다룹니다. 지난번 포스트에서 다루었던 인코더로 GNN을 표현하자면 그래프 구조에 기반한 비선형 변환의 레이어를 겹겹이 쌓아둔 것이라고 할 수 있습니다. 이러한 구조를 이용해 노드 분류, 링크 예측, 커뮤니티 검출, 네트워크 유사도 등 다양한 다운스트림 태스크를...

어쩌다가 블로그 새 단장을 했습니다. 원래는 TeXt 테마를 1년 넘게 잘 사용하고 있었습니다. 별 문제도 없는 테마였고, 제가 원하는대로 카테고리나 태그 등을 추가해서 관리 중이었죠. 그러다가 어제 밤에 꽤 괜찮은 테마를 찾게 되었습니다. Chirpy 라는 테마인데요. 가장 마음에 들었던건 다크 모드 토글 버튼이 있다는 점입니다. 제가 저걸 구현...

들어가며 개인적으로 ML 모델을 서빙할 때 BentoML을 많이 사용합니다. 빠르고 다양한 모델을 지원하고 간단한 서빙이 가능하기 때문입니다. 보통 이미지나 텍스트를 모델의 인풋으로 하는 경우 BentoML에서는 각각 bentoml.io.Image나 bentoml.io.Text를 활용하여 데이터를 받습니다. 하지만 일반적인 ML 모델은 tabular...

들어가며 전통적인 머신러닝에서 그래프를 다룰 때는 위 그림과 같은 프로세스를 가졌습니다. 입력값으로 그래프를 받으면 피처 엔지니어링을 통해 구조화된 피처를 생성하고 모델을 학습하여 예측값을 반환했죠. 이 모든 과정은 태스크마다 새롭게 진행되어야 했고, 많은 시간을 들여야 했습니다. 하지만 앞으로 다룰 그래프 표현 학습(Gr...

들어가며 2월 말 파일럿 강의를 시작으로 사내에서 총 네 번에 걸친 머신러닝 엔지니어링 입문 강의를 진행했습니다. 강의에서 다루는 내용을 블로그에 다 담기는 어려울 것 같지만 요약하자면 최소 MLE가 가져야 하는 역량에 대해서 주목하고 알아보는 하루 여덟 시간짜리 강의 정도가 되겠네요. 사실 이 강의를 진행하게 된 이유는 MLOps 강의를 위한 준...