딥러닝 KERAS 수업 정리
1. 운영체계와 메모리
시스템프로그래머는 기본적으로 OS에 관심이 많음
1.범용운영체제(windows, linux) -32bit, 64bit—> 32bit는 4G만큼 사용 가능함
0x00000000 ~ 0xFFFFFFFF(32bit ==4G)
JVM(알아서 메모리를 관리함) –> 다른 하드웨어에서 동일 하드웨어처럼 동작함
Python(C계열이지만, 자바보다 문법이 간결하고, JVM의 속성을 갖고 있음 )
단점) 의존성–> Virtural Env, Anaconda(버전을 맞춰줘서 잘 기능할 수 있도록 해줌)
- 클라우드 환경
요즘은 클라우드가 기본/ 궁극적으로 모든 대형회사가 클라우드 환경에서 작업하는 것을 목표로 하고 있음
CPU(고속) : Inter(Xeon) –> X86 -> 빠른
CPU(이동가능형, 저속) : ARM Server
모바일에서 마이크로칩에 대해서 알고 싶다면, ARM사이트에서 아키텍처된 기능을 미리 파악해서 기능을 미리 만들어서 파악할 수 있음
A시리즈 -> 고속의 비싼 CPU
Helio -> 중저가 CPU (Pelion은 Iot플랫폼)
Create를 눌러서
conda activate # conda 가상환경 실행
conda activate [가상환경 이름] # 특정 가상환경 실행
conda install [모듈(프로그램)] # 가상환경에 프로그램 설치
conda list #설치된 라이브러리를 확인함
conda list | find "[모듈(프로그램)]" #해당 모듈이 설치되어 있는지 확인함
conda uninstall [프로그램] #프로그램 지우기
모듈은 \student\Anaconda3\envs 안에 들어있음
ex) C:\Users\student\Anaconda3\envs\keras\Lib\site-packages 안에 keras를 위한 모듈이 다 들어있음. 안되면 이런걸 다 지워버리기
2. 인공지능 관련 사례
1) Amazon Polly
Amazon Polly 인공지능을 활용해서 목소리를 흉내냄(서현 목소리)
목소리를 흉내내는 알고리즘은 공개되어 있기 때문에 서비스로 활용할 수 있음
2) Elasticsearch
엘라스틱서치 -> 키바나라는 것을 붙여서 사용함(실시간으로 로그 데이터 등을 대시보드 형태로 분석해줌)
3) Splunk
스플렁크 -> 엘라스틱서치가 유사한 프로그램
간단한 쇼핑몰 같은 작은 사이트, 프로그램을 정말 필요한 기능만 가진 작은 툴을 이용해서 쉽게 제작하는 것
이걸 이용하면 사이트 개발과 운영이 분리됨, 서버 운영 몰라도 개발
그래서 운영법을 몰라도 하기 좋음
4) Yolo
실시간으로 사물을 인식해서 알려주는 시스템
높은 사양이 필요함
5) 국내 주요한 AI 관련 회사(NLP가 주요 사업임)
3. 교육생 취업을 위한 팁
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현재 대부분의 인공지능의 과제는 1)분류할 수 있는가? 2)회귀를 그을 수 있는가? (예측) 임
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대규모 자료 300MB이상의 자료를 한번에 다뤄야 한다면 판다스로 하기 어렵고, 하둡과 SPEARK를 활용해야 함
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현재는 채권회사, 증권회사에서 주로 하둡과 스파크 기술을 많이 필요함
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교육생 입장에서는 적당한 자료 크기를 활용해서 마이크로서비스를 웹으로 만드는 것이 유리함
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아파치 로그를 분석하는 것만으로도 많은 분석을 할 수 있음
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인공지능 분야는 매우 넓기 때문에 나중에 취업을 한 분야를 염두해두고 공부해야 함
4. ANACONDA 실습
conda activate # conda 가상환경 실행
conda activate [가상환경 이름] # 특정 가상환경 실행
conda install [모듈(프로그램)] # 가상환경에 프로그램 설치
conda list #설치된 라이브러리를 확인함
conda list | find "[모듈(프로그램)]" #해당 모듈이 설치되어 있는지 확인함
conda uninstall [프로그램] #프로그램 지우기
모듈은 \student\Anaconda3\envs 안에 들어있음
ex) C:\Users\student\Anaconda3\envs\keras\Lib\site-packages 안에 keras를 위한 모듈이 다 들어있음. 안되면 이런걸 다 지워버리기
5. COLAB 실습
https://www.tensorflow.org/
시작하기 -> 초보자용 -> 지금코드 실행
코랩 리서치(https://colab.research.google.com/)
github주소를 코랩 리서치 주소로 붙여줌
드라이브로 복사
더블클릭 -> 밑에 있는 google colaboratory 클릭
ANACONDA
계정/Code/Tensorflow/Keras 폴더를 만들고
python3 (Notebook)을 사용하고 파일명을 exam001로 만듦
C:\Users\student\Anaconda3\envs
C:\Users\student\Anaconda3\envs\keras\Lib\site-packages
파이썬 가상환경에서 데이터를 받으면 데이터는 아래 폴더에 있음
C:\Users\student.keras\datasets (계정\가상환경\datasets)
기타 툴 설치 없이 ipynb ( jupyter notebook ) 코드를 crome에서 바로 실행 & 구글 드라이브에 저장하는 방법
https://colab.research.google.com/
위 코드에 github 코드 주소 중 https://와 .com을 지우고 붙임
https://colab.research.google.com/github/HaSense/Keras/blob/master/keras001.ipynb
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