전체 글58 [1장] 인프라 엔지니어의 업무 01 인프라 엔지니어의 업무인프라 설계인프라는 반드시 구축 목적이 있음해당 목적을 달성하기 위한 조건(기능, 성능, 비용, 기간 등)을 기준으로 인프라를 기획하고 설계하여야 함.인프라 구축인프라 구축의 단계기기 운반 → 조립 → 장착 → 설치 → 설정 → 동작 테스트 → 부하 테스트 등업계별 분류SI(System Integration) 업계CE (Customer Engineer)기기를 들여와서 설치하는 하드웨어 작업SE (System Engineer)서버, 스토리지 설정NE (Network Engineer)네트워크 장비 설정웹 기반 업계에서는 따로 역할 분담을 하지 않는 경우가 많음인프라 운영인프라는 24시간, .. Book Review/인프라 엔지니어의 교과서 2023. 6. 8. [예능] 나의 첫 심부름 난생 처음 혼자서 심부름을 하러 가는 어린아이들의 모습을 담은 일본의 예능 프로그램이다. 실제로 일본에서는 꽤나 장수한 TV 예능 프로그램으로 인지도도 높은 편이라고 한다. 넷플릭스에 방영된 에피소드는 총 20개로, 가장 짧은 에피소드는 7분, 가장 긴 에피소드는 21분이다. 나는 밥을 먹거나, 짧은 거리를 이동해야할 때 주로 시청했었는데 보다보면 아이들의 동심에 괜히 미소짓고있는 나를 발견하곤 했다. 힐링이 필요할 때, 스낵처럼 즐길 콘텐츠가 필요하다면 나의 첫 심부름 강추! About Me/Entertainment 2023. 3. 23. Who Am I 세상에 컴퓨터가 아닌게 없는데.. 나는 컴퓨터 하나도 모르는데.. 이 고민 하나로 컴퓨터 공학과에 진학했던 패기 넘쳤던 19살은 우여곡절 끝에 정말로 컴퓨터 공학과를 졸업하게 되고... 실상은... 기술과 일상 그 경계에서 그래도 나름대로 갈고 닦아 온 이때까지의 노력들과 첫 취업 과정에서 겪었던 고충들, 그리고 더 넓은 시야의 확장을 위해, 또 즐거운 내 취미생활을 끄적여보기 위해, 현재 재취업을 준비하는 과정을 잊지 않기 위해, 패기 넘치게 블로그를 개설했다..! P형 인간인 나에게 너무 잘 어울리는 전개 틈틈히, 꾸준히 하는 일은 언젠가는 빛을 발한다. ...고 내가 대학다닐 때 정말 존경하던 교수님이 말씀하셨다. 제발, 끝까지 써보자..! About Me 2023. 3. 23. 04. 데이터 분석 절차 04. 데이터 분석 절차 part 01 ~ 03 에서 알아본 내용을 전체적으로 정리해보았다. 1) Package 설정 # 기본 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Graph # 데이터 가져오기 import pandas as pd # 데이터 전처리 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 연속 변수 표준화 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 범주형 변수 수치화 # 훈련/검증용 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split # 훈련과 테스트를 위한 데이터.. Study/AI 2022. 2. 7. 03. 기계학습(머신러닝) 기초2 03. 기계학습(머신러닝) 기초2 1) 기본 Package 설정 앞으로 공부하면서 사용할 Package들을 절차에 맞춰 미리 소개하겠다. 필요에 따라 각각의 속도에 맞춰 pacakge를 새롭게 설치해도 되지만, 그냥 공부가 목적이라면 하나의 file로 만들어 가장 앞쪽에 미리 적어 놓는 것이 더욱 효율 적일 것이다. 참고로 나는 이미 사용할 모델과 data가 있어서 모든 package가 필요하지는 않기에 나에게 필요하지 않은 package들과 추 후에 사용할 모델에 대해서 주석처리해두었다. # 기본 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 # # 데이터 가져오기 # from sklearn import data.. Study/AI 2022. 2. 7. 02. 기계학습(머신러닝) 기초1 해당 post는 계속해서 이상철교수님의 유튜브강의를 바탕으로 작성되고 있다. 02. 기계학습(머신러닝) 기초 - 이론 기계학습이란 인공지능의 한 분야 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 의미함 representation(표현) : 데이터의 평가(규칙) generalization(일반화) : 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리 (예측) 기존에는 데이터를 입력하여 정해진 규칙을 따라 해답을 찾을 수 있도록 프로그래밍했지만, 머신러닝은 데이터와 해답을 입력하여 기계가 스스로 학습한 결과에 따라 규칙을 찾을 수 있도록 프로그래밍 하는 것이다. 조금 더 쉽게 이야기하자면, 이미 routine이 정해져 있는 규칙에 따라 input이 들어오면 output을 내는 것이 기존의 방식이었다.. Study/AI 2022. 2. 5. 01. 데이터 처리 (Numpy, Pandas 기초) 실제로 모델링해보고자 하는 data를 바탕으로 이상철 교수님의 유튜브 강의를 들으며 정리한 내용을 앞으로 이어서 posting하고자 한다. 오늘은 가장 기초적인 내용들에 대해 다루어보았다. 해당 내용은 주피터 노트북 파일을 마크다운으로 변환한 것으로, 각각의 code 바로 밑에 적혀진 내용이 해당 코드를 실행시킨 결과 값이다. 01. 데이터 처리 Python에서 사용하는 데이터형에 대해 먼저 알아보자. 기계학습에서는 대부분, Data Frame을 활용하기때문에 Pandas를 주로 사용하게 되므로, 그렇게 큰 비중이 있는 내용은 아니지만,알아두는 것이 Python 공부에도 더욱 도움이 된다. Python에서 활용하는 collection literal은 총 4가지이다. 종류 형식 데이터수정,삭제 index .. Study/AI 2022. 2. 5. M1 Mac(Apple Silicon)에서 머신러닝 개발환경 구축하기 M1 맥북을 새롭게 구매하게 되면서, 기존에 익숙해져있던 환경이 아닌 새로운 환경에 적응하기 위한 시간이 필요했다. 나는 이 새로운 M1을 정말 있는 것 없는 것 뽕 뽑고 싶은 1인으로써, M1 맥북에 가장 적합한 개발 환경을 Setting하기 위해 정말 많은 reference를 참고했다. 그냥 쉽게 Anaconda를 설치해서 사용할 수도 있지만, 2022년 1월 현재 Anaconda는 아직 M1을 완벽하게 지원하고 있지 않기때문에 다른 방법으로 머신러닝 개발에 필수적인 Conda, Tensorflow, numpy, scipy, pandas 등을 설치하기로 했다. 이런 저런 시도 끝에 결국 가장 깔끔하게 개발환경을 구축할 수 있는 방법을 찾았다. 1. Homebrew 설치 우선, Homebrew가 깔려있.. Study/AI 2022. 1. 29. 머신러닝 공부에 유용한 사이트 및 유튜브 추천 Python Grammar 유튜브/영상강의 Advanced Python - 영어 파이썬 코딩도장 파이썬을 파이썬 답게 ML WikiDocs 데이터싸이언스 스쿨 파이썬 시각화 NLP 파이썬 및 딥러닝 유튜브 조코딩 삥형의 개발도상국 최신 딥러닝 논문 리뷰 - 영어 동빈나 - 딥러닝 김성범 교수님 - 머신러닝 이상철 교수님 - 기계학습 팡요랩 - 강화학습 수학의 즐거움 논문 페이퍼윗코드 Study/AI 2022. 1. 27. AI 그거, 어떻게 공부하는 건데. 나는 고작 컴퓨터 공학 학사과정을 다 마친 주니어 개발자이다. AI, 머신 러닝... 학부 때부터 줄기차게 들어는 봤지만, 사실 제대로 배우지는 못했던 것 같다. 공부를 시작하려고 Google선생님께 여쭤봐도... 정보의 홍수가 어떤 의미인지 바로 체감이 될 정도로 너무 많은 정보들이 쏟아져 나와서 결국 어떤 책, 어떤 강의, 어떤 방법으로 공부해야 할지는 엄두가 안 난다. 뿐만 아니라 그냥 프로젝트 몇 개 해보자는 식의 온라인 강의들이 판치기 때문에.. 정말로 머신러닝 공부를 하고자 하면 그중에 진짜를 가려내기는 쉽지 않다. 그래서 '공부해야지!' 하고 다짐만 하고 미루기를 n년.. 이제는 정말 업계에 종사하는 사람으로서, 몰라서는 안 되겠다는 생각이 들기 시작했다. 그렇게 돌고 돌아 결국 찾아낸 결론.. Study/AI 2022. 1. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90