소소한 개발이야기

안녕하세요. 이번 포스팅에서는 개발하기 좋은 Jupyter notebook와 확장프로그램, 간단한 사용법을 소개해드리겠습니다. Jupyter notebook 은 데이터 분석을 간편하게 할 수 있고, 실행 결과를 바로바로 확인할 수 있어서 편리합니다. 많은 확장프로그램을 가지고 있는것도 큰 장점인 것 같습니다. 넘어가기에 앞서 파이썬이 설치되어 있어야 하는데요, 설치되지 않은 분들은 파이썬 설치 포스팅을 참고하여 주세요. 1. Jupyter notebook Install Jupyter notebook은 Conda를 설치하면 자동으로 설치되는 경우가 있습니다. 따라서, 컴퓨터 시작 창에서 jupyter 를 검색하여 확인해봅니다. 위와 같이 나온다면, 설치가 완료된 것이고 사진에 보이는 Jupyter Note..

안녕하세요. 오늘은 저번 시간에 설치한 Anaconda로 가상환경을 생성, 제거 및 활성화&비활성화를 해보겠습니다. ※ 참고 (Conda&Python설치 및 Anaconda를 사용하는 이유) 1. 가상환경 확인 현재 존재하는 가상환경을 확인하는 방법입니다. Anaconda Prompt 를 실행하고, 다음의 명령어를 입력합니다. conda info --envs 위의 같이 현재 기본 base 환경만 존재하는것을 확인할 수 있습니다. 2. 가상환경 생성 개발을 시작할 새로운 가상환경을 생성해봅시다. 마찬가지로 Anaconda Prompt에서 다음의 명령어를 입력합니다. ( 알아보기 쉽게 직접 입력해야하는 부분은 한글로 적었습니다. ) conda create -n 가상환경이름 python=버전 가상환경 이름과 ..

안녕하세요. 오늘은 본격적인 Machine Learning을 시작하기에 앞서, 환경을 잡아보도록 하겠습니다. Python 을 설치하기 위해 먼저 Anaconda를 설치하겠습니다. Anaconda는 가상 환경을 만들어 개발할 수 있도록 해주며, 다음과 같은 장점이 있습니다. 1. 한 컴퓨터로 여러 프로젝트를 진행할 때, 파이썬 패키지의 충돌이 나는것을 방지할 수 있습니다. 프로젝트마다 가상환경을 만들면, 해당 환경의 디렉토리가 생기게 되고, 이 각각의 디렉토리에 패키지가 설치됩니다. 2. 각 프로젝트에서 참고하는 라이브러리의 버전 관리가 용이합니다. 3. 현재 내가 개발중인 가상 환경을 패키징하여 다른사람과 공유할 수 있습니다. (제 개인적인 생각이지만 tensorflow 개발에 상당히 편리하다고 생각합니..

Tensorflow 란 ? 구글이 오픈 소스로 공개한 Machine Learning 라이브러리 입니다. 딥러닝과 기계학습 분야를 일반인들도 사용하기 쉽도록 다양한 기능들을 제공하며, 최근 알파고로 인해 관심이 높아졌습니다. 현재 음성인식, 사진인식, 필기체인식 등과 같이 대부분의 분야에 광범위하게 사용중이며, 기계학습을 사용하지 않는 곳을 찾아보기가 어려워졌습니다. 이렇게 많이 사용되는 기술이므로 알아두면 분명 도움이 될 것 같습니다 ! ( Tensorflow 이외의 다른 Model들을 많이 다루어볼 예정입니다. ) 개발 초보인 저도 회사에서 처음 시작하여 혼자 찾아보고 공부하여 개발해보고 있으며, 공부하며 알게된 것을 초보의 눈높이로 공유하려 합니다. 여러분들도 보시고 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습..