728x90 dataloader8 [PYTORCH] WeightedRandomSampler를 이용한 불균형 데이터 처리 방법 및 7가지 실무 해결 가이드 현실 세계의 데이터는 결코 공평하지 않습니다. 암 진단 데이터셋에서 정상 데이터가 99%이고 암 데이터가 1%인 상황은 매우 흔합니다. 이러한 **클래스 불균형(Class Imbalance)** 상황에서 일반적인 무작위 샘플링을 사용하면, 모델은 단순히 다수 클래스만 맞추도록 학습되어 정작 중요한 소수 클래스를 식별하지 못하게 됩니다. PyTorch의 WeightedRandomSampler는 이러한 통계적 편향을 학습 파이프라인 레벨에서 우아하게 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 본 가이드에서는 가중치 계산의 수학적 원리부터 7가지 실무 시나리오별 구현 예제까지 상세히 다룹니다.1. 불균형 데이터 문제와 WeightedRandomSampler의 필요성모델 학습 시 DataLoader에서 shuffle=.. 2026. 3. 25. [PYTHON] GraphQL과 Graphene 통합 시 발생하는 3가지 성능 병목 해결 방법과 REST 차이점 분석 현대적인 웹 API 설계에서 GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터만 정확히 요청할 수 있다는 점에서 혁신적인 대안으로 자리 잡았습니다. 특히 파이썬 생태계의 Graphene 라이브러리는 클래스 기반의 선언적 방식을 통해 파이썬 객체와 GraphQL 스키마를 우아하게 연결해 줍니다. 하지만 프로덕션 환경에서 Graphene을 무턱대고 사용했다가는 예기치 못한 성능 저하를 겪기 마련입니다.본 포스팅에서는 Graphene 통합 시 반드시 고려해야 할 성능 최적화 방법과 데이터 로딩 과정에서 발생하는 고질적인 문제를 해결하는 전략을 제시하며, 전통적인 REST 방식과의 결정적인 성능 차이 3가지를 심층적으로 다룹니다.1. Graphene 성능의 핵심: N+1 쿼리 문제와 원인GraphQL의 유연함은 서버 .. 2026. 2. 23. 이전 1 2 다음 728x90
