해놀로지 (xpenology)에 비해서 리눅스 서버가 조금더 하드웨어의 모든 성능을 끌어 줄꺼라 생각해서 리눅스 서버로 가기 전 단계인 omv7을 설치했다. 도커만 쓰면 되는거 아닌가 라고 생각했다. 이제 와서 생각이지만 왜 그랬을까... omv는 데비안을 기반으로 하는 나스 운영 체제로, 무료이고 업데이트도 꾸준히 되고 있다. 다운로드는 홈페이지에...
해놀로지는 시놀로지의 dsm를 해킹해서 컴퓨터에서 사용할수 있게 하는 서비스이다. 시놀로지의 dsm의 데모는 여기에서 가능하다. DSM 온라인 데모 물론 시놀로지가 나스만 있는건 아니고 여러 제품들이 있다. 다만 이 시놀로지의 dsm은 시놀로지 제품에서만 가능하고, 하드웨어적으로는 별게 없지만, 소프트웨어가 정말 편하다. 그래서 일반 pc에서도 사...
홈서버를 만들고 싶어졌다. 목적은 웹서버를 만들어서 그안에서 몇가지 테스트를 해보고 싶었다. 다른 서비스는 관심이 없고 (토렌트라면 모를까..) 웹서버만 잘 돌아가면 된다고 생각했다. (물론 벡엔드 연결은 어떻게 할껀지..) 1. 부품 정하기 당연히 최소한의 비용으로 하기로 했기 때문에, 집에서 그동안 열심히 모은 여러 부품을 정리해봤다. 서버는 ...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 전통적인 데이터 분석 방법 중에서 CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for DataMining) 이라는 것이 있다. 전세계에서 가장 많이 사용되는 데이터마이닝 표준방법론이다. 머신러닝을 산업에 적용하려는 다양한 프로젝트 들은 이 CRISP-DM의 분석 방법을 참조해서 머신...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 데이터를 표의 형태로 저장하고 다루는 툴을 스프레드 시트하고 한다. 그중 가장 유명한 것은 엑셀이다. 이런 데이터를 컴퓨터에서는 정형 데이터라고한다. 즉 각 칼럼(column)내용이 어떤 특성을 가지고 있는지 잘 표현된 데이터이다. 정형 데이터는 머신러닝에서도 중요한 역활을 한다. 예를 들어 내일의 날씨 예...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 이미지 인식을 위해서 사용되는 대표적인 딥러닝 모델중 cnn모델이 있다. 이미지의 특징을 추출하는 convolution 영역과 추출된 이미지 특성을 이용해서 이미지를 분류하는 기능을 학습하는 영역으로 구성되어 있다. convolution nueral network라고 불리운다. 다수의 이미지 인식 시스템에서 ...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 현대 기계학습및 딥러닝을 동작 시키는 대부분의 연산은 행렬 연습이다. 다양한 형태를 가진 이미지의 특성을 추출하여 어떤 이미지인가 인식할때도 행렬 연산을 사용한다. 이미지는 픽셀로 되어 있는데 픽셀은 숫자 이기도 하다. 이미지의 가로 세로 값이 대부분 -1로 되어 있는 33 행렬을 곱하면 이미지의 테두리, 보...
파인 튜닝을 해보자. 제미나이 제미나이에서 파인 튜일 하려면 input과 output데이터를 다 낳어주야 됬는데 최근에 모델도 1.5 flash도 추가 되고 메뉴도 바뀌었었으니 한번 알아보자. 1. 구글 ai studio 사이트에 접속하자. Untitled prompt Google AI Studio 2. 왼쪽 튜닝 모델 메뉴가 있다. ...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 현대의 인공지능은 대부분 데이터를 기반으로 만들어지는 인공지능이다. 머신러닝 이라는 이름에서도 알수 있듯이 데이터로 부터 패턴과 특성을 파악해서 지능적 행위를 하는 모델들을 만들게 된다. 그래서 머신러닝 모델을 만드려면 많은 데이터가 필요하다. 데이터를 수집하는 방법은 어려개가 있다. 공공 데이터를 이용하는 방법...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 컴퓨터 프로그램은 우리가 가진 문제를 해결하는데 사용하기 위해 만들어졌다. 수학 문제외에도 다양한 문제들을 해결하기 위한 것이다. 인터넷 검색이라는 문제를 생각해 보자. 어떤 키워드를 검색하면 나오는 검색 페에지의 노출 순서는 어떻게 정해질까? 구글 이나 네이버등 검색결과를 보여주는 방식은? 그 순간에 검색하는것이...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 알파고 알고 있는가? (언제적 알파고지..) 알파고는 딥러닝으로 만들어진 인공지능이라고 알고 있다. 그런데 생각보다 우리가 알고 있는 딥러닝이 아니다. 프로 바둑 기사들의 기보로 학습했다고 하지만 실제로는 그렇게 많지는 않다. 기본적으로 경우의 수에 기반한 탐색을 통하여 동작한다. 틱텍토라는 게임을 예시로 들어...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 인공지능에서 자연어를 처리하는 부분은 문서 데이터를 확보후 만든다. 예를 들어서 챗봇을 만들때도 많은 채팅자료가 필요하다. 위키피디아나 웹에서 텍스트 문서를 수집하면 특수 기호나 실제 필요없는 데이터가 같이 들어온다. 필요한 데이터만 수집하고 싶다면? 이럴때 정규표현식 (regular expression)을...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 우리가 프로그램을 만들면 그것은 주 기억 장치에서 실행된다. 컴퓨터에는 주기억장치와 보조 기억 장치가 있다. 프로그램에 사용되는 변수나 실행중에 발생하는 값들은 메모리 (주기억장치)에 저장된다. 필요한 결과 값을 남아 있게 하려면 보조 기억 장치에 파일로 기억하게 할수 있다. 인공지능 모델을 만드는건 쉬운것이 아...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 이제 파이썬의 기초는 다 배웠다. 이제 응용을 배워 보도록 하겠다. (응? 벌써?) 개발 방법론중 CRISP-DM (Cross industry Standard Process for Data Minning) 이라는 방법론이 있다. 데이터 과학 프로젝트를 진행할때 어떤 작업을 어떤 순서로 진행할지를 계획하고 분석하는 ...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 우리는 지금 수없이 많은 프로그램속에서 살고 있으며 프로그램을 실행할때마다 오류가 발생할 때가 있다. 우리가 버그라고 부르는데 보통은 실행시간오류 또는 논리 오류이다. 현재의 인공지능 시스템의 결과에는 한가지 문제가 있다. 딥러닝 등으로 결과가 나오면 그 결과가 버그인지 아닌지 알수가 없다. 일반적인 AI 학습...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 함수를 배웠고 사용자 정의 함수에 대해서 배웠다. 그리고 내장함수와 내장 모듈에 대해서도 배웠다. 사용자 정의 함수는 매우 편리한 기능이긴 한데 함수가 필요하긴 하지만 함수를 가볍게 사용하고 다시 쓸 필요가 없을 때도 있다. 그 경우를 대비해서 쓰는 람다 (lamda) 함수를 살펴보자. 사용자 정의 함수를 쓸것...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 지금까지 사용자 정의 함수에 대해서 공부했다. 함수는 아주 중요한 프로그래밍의 자료이다. 프로그램의 모든 것은 함수라고 해도 과언이 아니다. 인공지능 프로그램에서 파이썬을 많이 사용한다는 것은 전세계의 개발자가 함께 다양한 종류의 함수를 개발했다는 것이다. 내부 함수도 중요하지만, 외부 개발자들인 만든 모듈이 많이 ...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 함수는 프로그램 언어의 기본이다. 현재는 파이썬을 배우고 있지만, C를 비롯한 많은 프로그래밍 언어는 수학의 함수와 관련이 있다. 우리가 어릴적에 수학에서 배운 함수를 그대로 구현했다고 생각해도 된다. 어떤 명령어 뒤에 () 나오는 것은 모두 함수라고 생각해도 된다. 함수는 머신러닝 뿐 아니라 모든 대부분의 ...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 리스트는 머신러닝과 딥러닝에서 행렬 연산에 사용되는 자료형이다. 머신러닝을 위해서 기본적으로 사용되는 데이터는 아주 많다. 따라서 대부분의 경우에는 파일로 저장되어 있다. 하지만 머신러닝을 공부할때 파일에서 읽어 오기 보다는 데이터를 생성해서 작성하기도 한다. 예를 들어서 1에서 100사이의 짝수가 필요하다고...
이솦 EBS 소프트웨어·인공지능 교육 인공지능 프로그램은 지루한 반복작업과의 싸움이다. 이미지 인식을 위한 교육용 툴로 사용 되는 구글의 teacherable machine이 있다. 여기에서 반복을 위한 변수 epochs 이 있다. 사자와 호랑이를 구별하는 인종 지능 프로그램을 만든다고 가정해 보자. 각각 5천장씩 으로 훈련을 한다고 가정해 보자. 여...
