클라우드 기반 인공지능 개발과 DevOps 실무

만들어 둔 DB를 들어오게 되면 아래의 화면일 것이다. 위에 보면 두가지 방법 중 편한 방법을 사용하면 된다. 아래의 그림을 보면 Table Name 에는 원하는 분류 이름을 적고 컬럼을 만들어주면 된다. 이때 Datatype 에서 VARCHAR() 은 적을 수 있는 문자열과 문자열의 갯수를 뜻하고 INT 는 숫자를 뜻한다.

MYSQL workbench 를 검색하여 사이트에서 다운해준다. 로그인 없이도 가능하다. https://dev.mysql.com/downloads/workbench/ MySQL :: Download MySQL Workbench Select Operating System: Select Operating System… Microsoft Windows Ubuntu Linux Red Hat Enterprise Linux / Oracle Linux Fedora macOS Source Code Select OS Version: All Windows (x86, 64-bit) Recommended Download: Other Downloads: Windows (x86, 64-bit), M dev.mysql.com 아래..

설치가 완료되면 이 화면이 나오게 된다 이 부분에서 + 를 눌러주면 된다. AWS MYSQL Free Tier 에서 엔드 포인트를 복사해온다 복사해온 엔드포인트를 Hostname 에 넣어주고 AWS MYSQL FreeTier에서 만들어둔 아이디와 비밀번호를 바로아래인 username 과 password 에 넣은 뒤 오른쪽 아래 있는 Test 를 해본 뒤 넘어간다.

https://signin.aws.amazon.com/signin?redirect_uri=https%3A%2F%2Fconsole.aws.amazon.com%2Fconsole%2Fhome%3Fnc2%3Dh_ct%26src%3Dheader-signin%26state%3DhashArgs%2523%26isauthcode%3Dtrue&client_id=arn%3Aaws%3Aiam%3A%3A015428540659%3Auser%2Fhomepage&forceMobileApp=0&code_challenge=WJgrbcQaFptPZlm6ew-5QIaWsllypYze_rTQh3pdnCQ&code_challenge_method=SHA-256 Amazon Web Services Sign-In 대체 인증 방법을 사용하여 로그인 ..

첫 input 레이어 에서의 input_shape= 은 변수의 행 갯수를 대입해야 하면 된다. 대부분 relu 를 사용하며 output 레이어에서 분류의 경우인 경우 sigmoid를 사용한다. dropout 이란 랜덤으로 웨이트 선을 끊어 오버피팅을 감소시키는 방법이다.

learning rate가 크면 한 번의 기울로도 많이 움직일 수있다. 기을기가 많이 클수록 오차가 많이 날 수도 있으니 optimizer 를 잘 선택하여 사용하면 된다. learning rate 를 설정하는 코드는 optimizer= 로 사용하면 되고 첫번째 사진에서 선택하여 사용하면 된다.

!wget --no-check-certificate \ + zip 파일 을 불러 온뒤 import zipfile 가져온뒤 filename = '/tmp/cats_and_dogs_filtered.zip' => 불러온 링크에 /tmp/cats_and_dogs_ 100%{===== /tmp 파일이 있다는 걸 알 수있다. 상위 폴더에서 tmp를 찾아 들어간 뒤 경로를 복사하여 filename = ' ' 에 넣어주면 된다. zip_ref = zipfile.ZipFile(filename, 'r') zip_ref.extractall('/tmp/cats_and_dogs') => 압축 해제한다는 뜻 zip_ref.close() 사이트 참조 https://yganalyst.github.io/data_handling/mem..

http://www.incodom.kr/Linux/%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4/wget Linux/기본명령어/wget - 인코덤, 생물정보 전문위키 # 리눅스 기본명령어 - wget www.incodom.kr 위에 블로그는 wget 리눅스 기본 명령어에 대한 설명 사이트 이다. 블로그를 보면 기본적인 사용법을 알수 있다. 아래의 사진은 코랩을 wget을 이용하여 인터넷 파일을 불러온 것이다. 출처:https://engrave.tistory.com/240

JPG나 PNG와 같은 이미지 파일을,학습 데이터로 만들고 싶으면 ImageDataGenerator 함수를 이용하면 학습데이터로 바꿀 수 있다. 아래의 ImageDataGenerator 을 이용하여 데이터를 바꾼 코드이다.