게시된 날짜: Dec 19, 2022
오늘 자동 모델 재훈련을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리인 Renate의 정식 출시를 발표합니다. 이 라이브러리는 연속 학습 알고리즘을 구현하여 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 심층 신경망을 점진적으로 훈련시킵니다.
기계 학습을 적용하려면 새로운 데이터 배치를 사용할 수 있는 경우 모델을 업데이트해야 합니다. 심층 신경망 모델을 처음부터 반복적으로 재훈련하려면 비용이 많이 들며 새 데이터만으로 모델을 미세 튜닝하면 ‘파괴적 망각’이라는 현상이 발생합니다. 즉, 가장 최근 데이터에서는 모델의 성능이 좋아지지만 이전 데이터에서는 성능이 저하됩니다. Renate는 파괴적 망각 문제를 완화하고 재훈련 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 알고리즘을 제공합니다.
Renate를 사용하면 사용자는 로컬 컴퓨터에서 소규모 연속 훈련 실험을 실행하거나 Amazon SageMaker를 사용하여 대규모 연속 학습 작업을 실행할 수 있습니다. Renate는 또한 SyneTune과의 통합 덕분에 바로 사용할 수 있는 최첨단 하이퍼파라미터 튜닝을 지원합니다.
라이브러리에 대해 알아보려면 블로그를 확인하세요. Renate를 시작하려면 다음 리소스를 참조하세요.