Docker Image: 파이썬 기반 머신러닝 학습용 이미지

Docker Image: 파이썬 기반 머신러닝 학습용 이미지

파이썬을 기반으로 머신러닝이나 딥러닝 작업을 진행할 때 가장 귀찮고 꺼려지는 작업은 기본 환경을 준비하는 과정입니다. 파이썬 기본 환경을 효과적으로 관리하기 위해서 Docker Image 형태로 PYML을 만들었습니다. PYML은 텐서플로우, 파이토치, 케라스 및 Scikit-Learn을 활용하여 데이터를 분석할 수 있는 환경이며 UI로 IPython을 사용합니다. taewanme/pyml 컨테이너 이미지 pyml 더커 이미지는 docker h ......
Kotlin 지원 Jupyter: BeakerX 도커 이미지

Kotlin 지원 Jupyter: BeakerX 도커 이미지

최근에 Kotlin을 익히고 있습니다. 안드로이드 개발을 목적으로 하기 보다는 서버사이드 개발언어, Micoroservice 구현언어로 Kotlin을 살펴보고 있습니다. Kotlin을 잘 지원하는 IntelliJ라는 개발툴이 있기는 하지만, 새로운 언어를 익힐때 빠른 실험과 결과 확인이 편리한 REPL 환경을 더 선호합니다. Kotlin은 자체적으로 REPL을 지원하기는 하지만 터미널에서 CLI 형태로 사용하기 때문에, 편집이 불편합니다. 또한 ......
Spark: Collection의 flatMap을 이용한 비정상 패턴 처리

Spark: Collection의 flatMap을 이용한 비정상 패턴 처리

스칼라에서 map과 flatMap의 차이점을 파악하고 이해하는 것은 쉽지 않은것 같습니다. 이상 데이터 처리는 두 함수를 차아점을 구분하는 예제로 적합하다고 생가합니다. 이상 데이터 처리 예젤로 두 함수의 의미를 정리하겠습니다. 스칼라에서 컬렉션을 map함수로 변환시킬 때 어떤 것을 걸러 내야 할 때가 있습니다. val x = List("taewan 45", "minsu 6", "sunny 40&qu ......
Numpy에서 np.sum 함수의 axis 이해

Numpy에서 np.sum 함수의 axis 이해

통계 및 데이터 분석, 딥러닝을 하다 보면 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서와 같은 다양한 데이터 유형을 다루게 됩니다. 데이터 분석은 여러 유형의 데이터 합을 구하고 빈도수와 확률을 계산하는 반복적인 작업입니다. 다양한 데이터를 대상으로 선형대수(Linear Algebra) 연산에 numpy의 sum 함수을 사용하면 매우 편리합니다. 그러나 처음 numpy의 sum 함수를 접하면 axis 파라미터 때문에 굉장히 어렵게 느껴집니다. axis를 기준으 ......
파이썬 가상 개발 환경 구성: pyenv, virtualenv, autoenv, pip

파이썬 가상 개발 환경 구성: pyenv, virtualenv, autoenv, pip

파이썬에는 Python 2와 Python 3이 공존하고, 파이썬 별로 다수의 서브 버전이 존재합니다. 또한, 파이썬 커뮤니티는 엄청난 수의 패키지를 만들고 공유하고 있습니다. 이러한 패키지들은 개별적으로 여러 버전을 갖고 있습니다. 컴퓨터 한 대에 여러 파이썬 프로그램을 돌릴 경우, 파이썬 애플리케이션의 파이썬 런타임 버전과 파이썬 라이브러리 충돌 문제가 빈번하게 발생합니다. 이러한 문제는 개발 언어와 런타임 및 라이브러리가 전역적으로 설치되고 ......
자바스크립트 함수형 프로그래밍 연습 - Table 테그 레퍼

자바스크립트 함수형 프로그래밍 연습 - Table 테그 레퍼

최근에 함수형 언어을 다른 시각에서 접근한다는 취지로 “함수형 자바스크립트 : 새롭고 올바른 자바스크립트 프로그래밍 기법“을 보고 있습니다. (기존에는 Scala를 중심으로 함수형을 접근했습니다.) 이 책의 4장까지의 내용을 기초로 테이블 테그 래퍼를 작성해 보았습니다. 이 책에서는 함수형을 지원하기 위해서 underscore.js를 사용하고 있지만, ES6는 함수형의 핵심 함수들을 대부분 포함하고 있습니다. 첫번째 구현체 ......