2021-08-06 읽을거리

python

1. 물리적 시뮬레이션 라이브러리 : VPython 라이브러리

해당 글에서는 VPython 이라는 시뮬레이션 라이브러리를 사용하여 천체 움직임을 보여주는 예제를 구성하고 있다.

시뮬레이션이라는 타겟에 대한 문턱을 낮추는 데에 유용하다고 생각한다.

https://levelup.gitconnected.com/physics-simulations-using-vpython-a3d6ee69d121

Physics Simulations Using VPython

 

2. python 부동 소수점 오차

해당 블로그 글은 부동 소수점에 대한 반올림을 가지고 직접 실험한 내용을 서술해놨다.

해당 글에서 중요한 점은 이론만으로 알고 있는 점을 직접 테스트하여 '왜'라는 요소를 직접 채워 넣었다는 점에서 사고의 흐름을 느낄 수 있다.

https://blex.me/@mildsalmon/2021-8-4-오후-64434

파이썬 반올림 부동소수점 오차에 대해 알아보자. — mildsalmon

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ML / DL

1. pandas 내장 함수 23가지

해당 글은 pandas에서 기초적인 함수들에 대해서 정리하고 있다.

기존처럼 파편화되어 있지 않고, 해당 글만 제대로 숙지해도 어지간한 pandas 사용은 가능할 것으로 생각된다.

https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

23 great Pandas codes for Data Scientists

 

2. jupyter notebook 으로 workflow 구성하기 : scrapbook 라이브러리

해당 글은 scapbook 라이브러리를 사용하여 jupyter notebook으로 workflow 를 구성하는 예제를 설명하고 있다.

papermill 라이브러리와 목적이 비슷하다고 느껴지지만 사용법이 많이 달라서 좀더 깊은 이해가 필요하다고 생각된다.

https://www.wrighters.io/building-jupyter-notebook-workflows-with-scrapbook/

Building Jupyter notebook workflows with scrapbook - wrighters.io

 

3. 대충 그린 그림을 사진으로 변환해주는 모델 : SDEdit

해당 모델은 대충 그린 이미지를 목적한 사진으로 만들어주는 GAN 모델이다.

이와 비슷한 모델을 가지고 이미 서비스를 하고 있는 곳도 있는 걸로 알고 있다.

https://github.com/ermongroup/SDEdit

GitHub - ermongroup/SDEdit: PyTorch implementation for SDEdit: Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equation

 

4. 새로운 AutoML 툴 : EON Tuner

해당 툴은 Edge Impulse 회사에서 내놓은 AutoML 솔루션으로 무료 버전으로 프로젝트 5개까지 사용 가능하다고 한다.

GUI도 오픈 소스보다 더 직관적으로 보여서 한번 쯤 사용해볼 만한 솔루션으로 생각된다.

가격 정책은 무료와 엔터프라이즈 두 개만 제시하고 있어서 회사에서 쓰기에는 플랜이 적절치 않아보인다.

https://www.edgeimpulse.com/blog/introducing-the-eon-tuner-edge-impulses-new-automl-tool-for-embedded-machine-learning

Introducing the EON Tuner: Edge Impulse's New AutoML Tool for Embedded Machine Learning

 

5. 추천 시스템을 위한 tensorflow agent 라이브러리

해당 글에서는 tensorflow에서 추천 시스템 모델을 적용할 수 있는 agent 라이브러리들을 소개하고 있다.

데이터셋은 movielens 를 사용하고 있다고 하고, 에이전트로 실시간으로 적용할 수 있는 시뮬레이션, 혹은 테스트 환경을 구성할 수 있을 것이다.

그래서 모델만 생성하는 것보다는 해당 라이브러리를 사용하여 실제 환경과 최대한 유사하게 만들 수 있을 것으로 생각된다.

https://blog.tensorflow.org/2021/07/using-tensorflow-agents-bandits-library-for-recommendations.html

Using the TensorFlow-Agents Bandits Library for Recommendations

 

6. pytorch로 만든 graph attention network 예제

해당 블로그는 특이하게도 graph attention network (GAT) 를 pytorch로 구성하는 예제를 line-by-line으로 설명해주고 있다.

GAT는 트랜스포머의 한 종류로 graph data에서 사용되는 모델이라고 설명이 되어있다.

해당 모델을 전부 구성하는 코드가 아닌 GAT layer 에 대한 예제와 설명만 있으므로 GAT가 무엇인지에 대해 공부하기 좋다고 생각된다.

https://nn.labml.ai/graphs/gat/index.html

Graph Attention Networks (GAT)

 

7. 이미지, 비디오에서 사람 얼굴을 바꿔주는 툴 : deepfakes_faceswap

해당 툴은 사람 얼굴을 다른 사람으로 바꿔주는 GAN 모델을 툴로 제공하고 있다.

이러한 형태의 GAN은 좋은 것이라고 생각되지 않지만, 기술 중 한 부류로 생각하고 파악하는 것은 중요하다고 생각한다.

https://github.com/deepfakes/faceswap

GitHub - deepfakes/faceswap: Deepfakes Software For All