taewan.kim 블로그

파이썬으로 데이터를 분석하고 머신러닝을 수행하기 위해서 필요한 환경을 Docker 이미지 ‘pyml‘을 만들어 운영하고 있습니다. 컴퓨터에 Docker가 설치되어 있다면 바로 Docker 이미지를 다운받아 사용할 수 있습니다. ‘pyml’ 더커 이미지는 주기적으로 업데이트되며 docker hub 레파지토리에서 운영됩니다. https://hub.docker.com/r/taewanme/pyml/ 이 문 ......

docker python 기계학습 machine learning Deep Learning 김태완

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 ......

docker python 기계학습 machine learning Deep Learning 김태완

파이썬 기반 데이터 분석 환경에서 NumPy1는 행렬 연산을 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy는 “Numerical Python“의 약자로 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공합니다. 특히 메모리 버퍼에 배열 데이터를 저장하고 처리하는 효율적인 인터페이스를 제공합니다. 파이썬 list 객체를 개선한 NumPy의 ndarray 객체를 사용하면 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. Nu ......

numpy python Machine Learning Data Science Cheat Sheet 가이드 사용법 김태완

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 ......

python numpy 파이썬 axis 김태완