IT 개발자의 창고 (37) 썸네일형 리스트형 아나콘다 - 머신러닝 패키지 관리 및 배포 아나콘다 (Anaconda)란? 데이터과학, 기계학습, 대규모 데이터 처리, 예측 분석 등의 과학 계산을 위해 사용하는 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 오픈소스 배포판이다. conda라고 하는 패키지 관리 시스템을 통해 패키지 관리 및 배포를 편리하게 할 목적으로 만들어졌다. 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 라이브러리 의존성 문제들로 골치가 아픈데, 이러한 것들을 깔끔하게 관리해 주는 도구이다. 아나콘다는 여러 개의 가상환경을 만들어 필요한 패키지들만 설치하여 사용할 수 있으며, 각각의 가상환경은 독립적으로 분리되어 있다. 아나콘다 설치 Windows, Mac, Linux OS를 지원하고 있으며, 이 글에서는 Linux 기반에서 설치를 진행하는 방법을 정리한다. Anaconda Installers: http.. Machine Learning 이란? 인간은 어떠한 자극이 주어졌을 때, 이에 대한 결과를 통해 향후 동일한 자극이 들어왔을 때 어떤 일이 벌어질 지를 예상할 수 있습니다. 이러한 자극들이 많을수록 에측 및 대응 능력은 더욱 향상되고 발전되어 갑니다. 이러한 인간의 학습 원리를 기계에 적용한다면 어떨까요? 이러한 생각을 바탕으로 탄생한 것이 머신러닝입니다. 머신러닝이란, 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구분야이다. 기존의 컴퓨터는 프로그래머가 코딩한 알고리즘을 기반으로 입력값을 넣어주면 그에 대한 결과값을 도출해주는 방식이었습니다. 머신러닝은 입력값 뿐만 아니라 그에 따른 결과값까지 함께 넣어주면, 컴퓨터가 입력과 출력의 연관관계를 분석하여 새로운 알고리즘을 구현해.. 파이썬을 이용한 자료분석 파이썬을 이용하여 자료 분석 및 검증하는 법을 진행하는 방법에 대해 정리해보도록 한다. 데이터 수집 우선 package는 seaborn을 사용한다. * seaborn: matplotlib를 기반으로 하는 Python 데이타 시각화 라이브러리로 통계 그래픽을 그리기 위한 인터페이스를 제공한다. 데이터는 seaborn 패키지에서 제공하는 titanic 데이타를 사용해보겠다. 해당 데이타는 타이타닉에 승선한 승객들의 정보와 생존 유무에 대한 데이타이다. 이 데이터를 근거로 머신러닝 학습을 통해 새로운 승객 정보를 입력했을 때 생존 가능성에 대해 도출해보는 로직을 구현해보려고 한다. import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset('titanic') 데이터 타입의 이해 실.. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 무엇이 다른가? 인공지능 인공지능 (Artificial Intelligence)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 즉, 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것을 말한다. - 위키백과의 '인공지능' 정의 내용 중에서 - 인공지능은 다음의 3가지로 분류할 수 있다. - Artificial Narrow Intelligence : 우리에게 가장 인상적으로 인공지능을 경험하게 해 준 이세돌 vs 구글 AI 의 대결과 같이 바둑과 같은 특정 분야에 특화된 AI를 말한다. 현재 우리가 자주 사용하는 Siri, Nugu 등의 음성인식 기술도 이에 해당한다. - .. 구글 colab을 이용하여 Web에서 Python 실행하기 Colab? 브라우저 내에서 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있도록 구글에서 제공하는 Colaboratory 툴을 말한다. 코드를 삽입하여 실행결과를 확인할 수 있고, 해당 코드에 대한 텍스트 설명도 추가할 수 있다. 하지만, 구글드라이브에 colab 확장자인 ipynb의 file을 업로드 후 웹에서 실행하면 해당 파일을 다운로드 하도록 설정되어있다. 이번 글은 구글 드라이브에서 colab file을 실행 시 구글 colab 사이트에서 열 수 있도록 연동하는 방법에 대해 정리한다. 1. 구글 colab 사이트 접속 사이트 URL: https://colab.research.google.com/?hl=ko 파일 > 새노트를 클릭한다. 2. 코드창 입력 #Connect Google Drive fro.. AWS client 설치 및 사용법 지난 글에서 private-ec2에 AWS client를 설치하였다. 2022.05.04 - [IT] - AWS EC2 인스턴스 생성 및 접속 그럼 간단한 aws client 명령을 실행해보도록 한다. [ec2-user@ip-10-0-136-137 ~]$ aws s3 ls --region ap-northeast-2 Unable to locate credentials. You can configure credentials by running "aws configure". 해당 명령은 ap-northeast-2 VPC 내의 s3에 대한 목록을 조회하는 명령어이다. 그러나, S3에 대한 접근 권한이 없어서 해당 명령을 수행할 수가 없다. 참고로 S3는 AWS 내에 데이터를 저장할 수 있는 Storage라고 이.. AWS EC2 인스턴스 생성 및 접속 지난시간 생성한 public / private subnet 각각에 RHEL EC2 인스턴스를 생성하고, 접속해보자. VPC 망 구성방법: 2022.04.28 - [IT] - Amazon Virtual Private Cloud 구성하기 또한, 이전 UI로 구성한 AWS EC2 생성 방법에 대해서는 다음을 참고한다. 2022.02.02 - [IT] - AWS - public subnet에 리눅스 서버 기동 2022.02.10 - [IT] - AWS - EC2 서버 접속 및 웹서버 실행 2022.02.16 - [IT] - AWS - 로컬 PC에서 내부망 리눅스 접속하기 먼저 public subnet에 EC2를 생성한다. 이름은 public-ec2로 하여 Red Hat Linux를 설치한다. 해당 EC2 인스턴.. Amazon Virtual Private Cloud 구성하기 AWS의 VPC (Virtual Private Cloud)의 구성하기 위한 설정 방법이 많이 간소화되었다. 개선된 UI를 통해 VPC 구성 방법을 정리한다. 이전 정리 내용 참고 2022.01.12 - [IT] - AWS - 가상 네트워크 구성 2022.01.19 - [IT] - AWS - 인터넷망과 연결된 네트워크 환경 구성 VPC 마법사 VPC 서비스에 접속하여 "VPC 마법사 시작"으로 접속하여 다음과 같이 설정한다. 생성할 리소스: VPC, 서브넷 등 이름 태그: mycustom IPv4 CIDR 블록: 10.0.0.0/16 가용영역: 1개 (ap-northeast-2a) 퍼블릭 서브넷 수: 1개 (10.0.0.0/20) 프라이빗 서브넷 수: 1개 (10.0.128.0/20) NAT 게이트웨이: .. 이전 1 2 3 4 5 다음
