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AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #3 matplotlib 주로 2차원 도표를 위한 데스크톱 패키지 현재 IPython과 통합되어 과학계산 컴퓨팅을 위한 다양한 기능을 갖춤 다양한 GUI 백엔드를 지원하고 있으며 다양한 벡터 포맷과 래스터 포맷으로 도표 저장 가능 matplotlib 관련 IPython 매직 명령어 matplotlib을 주피터 노트북이나 ipython에서 사용하는 경우에는 아래와 같은 설정 필요 기본 파이썬 해석기나 IDLE에서는 plt.show()를 해야 matplotlib 창이 보인다. Figure와 서브 플롯 Figure 객체: 그래프를 그릴 캔버스 역할을 하고 사용자의 상호작용을 처리한다. figsize(w, h)와 같이 크기를 설정할 수 있다. AxesSubplot 객체: 서브 플롯 객체이다. Figure 객체 안에 ..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #2 어제 배웠던 내용 간단하게 복습 mutable: List, Dict Immutable: Str, Tuple dict 자료형 타입 key:value가 매핑되는 형태로 데이터가 저장됨 - key 등록이 되어 있는 경우 - key 등록이 되어 있지 않은 경우 d.get(k) >>> for k in lst: ... d[k] = d.get(k,0)+1 ... >>> print(d) {1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 1} 반복문과 함께 쓰는 함수들 enumerate(iterable object, start=0) #반복 객체에 번호를 매김 zip(iterable object1, iterable object2, iterable object3) # 반복 객체의 쌍을 묶음 map(function, iterable o..
AI와 데이터 분석을 위한 python 프로그래밍 기초 #1 인공지능의 개요 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 머신러닝의 사용 - 분류 - 예측 - 패턴탐지 데이터의 속성 - 숫자로 측정된 특성 수치(numeric) - 범주로 측정된 특성 범주적(categorical): 구간을 통해서 구분 (high / medium / low) - 명목적(nominal): 이름이 있는 데이터 (예: 남성/여성) 범주형 변수가 순서화된 리스트 크게는 수치형 or 범주형으로 분류 기계 학습 알고리즘의 종류 - 지도 학습기(supervised learner) 예측 모델(predictive model) : 정답을 알려주는 것 (target lable) / 이렇게 label을 붙이는 것이 레이블링 - 자율 학습기(unsupervised learner) 기술 모델(descriptive m..
Google Cloud Platform 강의 Google Cloud 강의 GCP GCP is organized into regions and zones Multi-Region Region - 반드시 3개 이상의 zone이 들어가야함 하나의 zone에 문제가 생기더라도 다른 zone에 문제가 없으니까 이상이 없다는 것 Zone - data center Open APIs and open source mean customers can leave Why choose Google Clout Platform? Google Cloud Platform offers a range of compute services GCP Fundametals: Core Infrastructure Cloud security requires collaboration Resource ..
머신러닝 공부 #3 04. 머신러닝 4-1. 머신러닝이란? 4-2. 머신러닝 첫걸음 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 4-4. 외국어 문장 판별하기 4-5. 서포트 벡터 머신(SVM) 4-6. 랜덤 포레스트 4-7. 데이터를 검증하는 방법 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 이번 절에서 배울 내용 이미지 내부의 문자 인식 MNIST 데이터를 이용한 손글씨 숫자 인식 알고리즘과 툴 MNIST 손글씨 숫자 데이터 sckit-learn 라이브러리 SVM 알고리즘 손글씨 숫자 인식하기 MNIST - 손글씨 숫자 데이터 4개의 파일을 내려받고 GZip 압축을 해제하는 프로그램을 만들어봅시다. import urllib.request as req import gzip, os, os.path savepath = "./mnist" baseu..
k8s 보강교육 #2 어제 교육했던 거 remind 시간 갖고~ What is Helm? Helm is a package manager for Kubernetes. - deploy 관련된. yaml - service 관련된. yaml 기존에 운영되고 있으면 deployment에 대해서 image version만 변경하고 싶으면 upgrade mysql stable/mysql helm chart 생성해보기 . └── demochart ├── charts ├── Chart.yaml ├── templates │ ├── deployment.yaml │ ├── _helpers.tpl │ ├── ingress.yaml │ ├── NOTES.txt │ ├── serviceaccount.yaml │ ├── service.yaml │ └──..
k8s 운영관리 보강 #1 Course Overview Muli Tenancy Use case (Today) Kubernetes Security (Authentication & Authorization) (Today) Helm (Today) Istio (Tomorrow) C:\Program Files (x86)\VMware\VMware Player\vmwaredll\vmnetcfg.exe vm player 실행 후 c:\vm\node1, 2, 3 열고 memory 4GB로 설정 node 1: 10.32.2.137 (master) - 같은 클러스터 node 2: 10.32.2.162 (worker) - 같은 클러스터 node 3: 10.32.2.161 (master) Multi-tenancy in k8s Access Control:..
kubernetes 강의 #4 Volumes 쿠버네티스는 여러 호스트에 걸쳐 Stateless한 컨테이너를 마이크로 서비스로 배포하는 것이 목표이기에 영속성 있는 저장장치(Persistent Volume)를 고려해야 함 Volume은 Pod에 장착되어, 그 Pod에 있는 Container 간에 공유 PVC 에 원하는 volume 사양을 기입해두고 해당하는 PV mount 가능 Volume 생성 -> host path 필요 -> PV(Persistent Volume) 생성 -> PVC(Persistent Volume Claim) 생성 (namespace resource, spec 기재) Types of Volumes Pod에 마운트된 디스크를 Volume Type에 따라 사용 유형이 정의 Volume Type에 의해 디스크의 크기, 내..

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