인공지능과 빅데이터 7주차 1차시 - 딥러닝 프레임워크

딥러닝 - 미래를 선도할 혁신 기술
발전 사유 - GPU 기반의 병렬 처리를 포함한 컴퓨팅 파워 발달, 인터넷을 통해 축적된 엄청난 양의 빅데이터, 딥러닝을 위한 획기적인 알고리즘의 개발

알고리즘

딥러닝 프레임워크

딥러닝 연구 주요 이슈

텐서플로우랑 파이토치...?

고성능 서버 - 회사에서 사용하는 고성능 GPU 서버

 

딥러닝 프레임워크! - 파이토치!!!!!!!!!! 텐서 플로우!!!!!!!!!!!!11

 

통합 개발 환경 - 코딩을 편한 환경에서, 프로그램에 도움을 주는 것

데이터 - 딥러닝 실행을 위한 준비사항 첫 번째

OS 환경 위에서 파이썬, 텐서플로우 -> 딥러닝

Kaggle과 Colab이 편리했습니다.

PC를 100명에게 맞춰주는 것 보다 서버를 두는게 자원 관리 측에서 효율적인 활용이다.

 

프로그래밍 언어 - 파이썬이 가장 유명하다.

파이썬 라이브러리(많은 기능을 함수형태로 묶어 놓음) == 굉장히 강력 
오픈 소스 기반이기 때문이다. 

딥러닝에서는 텐서플로우가 유명하다. 요즘은 파이토치가 대세인거 같기도 하고...

텐서 - 3차원 이상의 배열(복잡한 구조화된 데이터, 연산에 특화) 

이러한 패키지, 라이브러리 때문에 파이썬을 선호하게 된다.

PC에서 사용하기 위해서는 python을 다운받고 패키지들도 설치 받아야 한다.

난 하나하나 설치했던거 같은데

주요 프레임 워크 장점 : 네트워크가 잘 되어 있어서 물어보거나 이미 해결책이 인터넷에 있다.

메모장을 가지고도 코딩은 가능하지만 불편함이 분명히 있다. 코드의 길이가 길어지거나 협업을 하는 등

통합 개발 환경을 사용하면 불편함이 줄어든다.

가상환경 구축도 가능하다. 

VS code는 자주 사용하는데 왜 anaconda python이 제껀 안돌아가는지...