꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 지난 글(kubeflow pipeline iris data)에 이어 kubeflow 예제(kubeflow example)에 대해서 작성합니다. 지난 글은 kubeflow 설치하는 방법과 kubeflow를 간단하게 사용할 수 있는 방법에 대해서 알아보았는데요. 이번 포스팅은 kubeflow 예제를 타이타닉(titanic data)데이터와 함께 예제를 작성합니다. 특히, AWS 서비스들과 연동하여 머신러닝 파이프라인(machine learning pipeline)을 구축해 보려고 합니다. 지난 포스팅은 아래 링크이므로 혹시 kubeflow가 설치되어 있지 않거나, 간단한 kubeflow 예제를 보고 싶으신 분들은 참조하시길 바랍니다. kubeflow 설치 : https://lsjs..

포스팅 목적 이번 포스팅은 Python 형태소 분석기 중 하나인 Mecab(은전한닢)에서 나오는 에러를 해결하는 방법에 대해 정리합니다. 해당 에러는 Mecab에서 사용자 사전(user dictionary)를 추가할 때 ./tools/add-userdic.sh을 실행 했을 때 나는 오류입니다. 포스팅 본문 Python으로 텍스트 데이터 특히, 자연어 처리를 할 때 형태소 분석기를 많이 사용합니다. 그리고 다양한 형태소 분석기 중 인기 있는 형태소 분석기 Mecab(은전한닢 이라고도 불리웁니다.)이 있습니다. Mecab은 속도도 빠르고, 다른 konlpy 형태소 분석기보다 정확하여 많이 사용합니다. 또한, 사용자 단어(user dictionary)를 쉽게 추가할 수 있기 때문에 매우 유용합니다. Mecab..

포스팅 개요 이번 포스팅은 시계열 데이터 분석(Time series data)에서 활용되는 공적분 분석(cointegration analysis)에 대해서 정리하는 포스팅입니다. 간단한 이론적 설명과 더불어 파이썬(Python)에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지 예시로 알아봅니다. 본 포스팅 작성 시 참고 했던 자료들은 아래와 같습니다. https://datascienceschool.net/view-notebook/d5478c5ed2044cb9b88fa2ef015eb3a4/ https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.stattools.coint.html https://namu.wiki/w/%EA%B3%B5%EC%A0%81%EB%B6%84 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 지난 포스팅 kubernetes의 helm 소개글 이후(https://lsjsj92.tistory.com/582), 단순히 stable repo에 있는 kubernetes를 helm으로 배포하는 것이 아니라, 사용자만의 kubernetes helm 환경을 생성하고 helm으로 배포하는 내용을 작성합니다. 그 중 정말 간단하게 살펴볼 수 있도록 Python Django app을 helm kubernetes로 배포하도록 해보겠습니다. 본 글은 아래 링크를 참조하였습니다. https://helm.sh/docs/topics/charts/ https://helm.sh/ https://helm.sh/docs/intro/quickstart/ https://github.com/helm/cha..

포스팅 개요 이번 포스팅은 kubernetes(쿠버네티스)의 package managing인 helm에 대해서 알아봅니다. 흔히 helm chart라고도 불리우는 helm에 대해서 간략히 알아보고, 어떻게 사용하는지를 간단한 예제 즉, mysql example로 알아보겠습니다. 이 블로그를 작성하면서 참고한 자료는 아래와 같습니다. https://helm.sh/docs/topics/charts/ https://helm.sh/ https://helm.sh/docs/intro/quickstart/ 포스팅 본문 개요에서 말씀드렸듯이 이번 포스팅은 kubernetes(쿠버네티스)의 helm에 대해 알아보는 포스팅입니다. 따라서, 먼저 helm이란 무엇인지 먼저 알아보겠습니다. helm이란? Docker가 나오면..

포스팅 개요 이번 포스팅은 kubeflow 예제(kubeflow example)에 대해서 작성합니다. 지난 포스팅에서 kubeflow 설치하는 방법에 대해서 알아보았는데요. kubeflow 설치 후 kubeflow pipeline을 이용해서 kubeflow 사용하는 방법에 대해 작성합니다. 지난 포스팅은 아래 링크이므로 혹시 kubeflow install 방법에 대해서 알고 싶으시면 참고하시면 되겠습니다. https://lsjsj92.tistory.com/580 kubeflow 설치하기 - Machine Learning pipeline kubeflow install 포스팅 개요 이번 포스팅은 지난 글인 머신러닝 파이프라인이란?(Machine Learning pipeline) 글에 이어서 머신러닝 파이프라..

포스팅 개요 이번 포스팅은 지난 글인 머신러닝 파이프라인이란?(Machine Learning pipeline) 글에 이어서 머신러닝 파이프라인인 kubeflow를 설치(kubeflow install)하는 방법에 대해서 작성합니다. 지난 글 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 따라 보시고 오면 될 것 같습니다. https://lsjsj92.tistory.com/579 머신러닝 파이프라인이란? - ML Pipeline에 대하여 포스팅 개요 이번 포스팅은 머신러닝 파이프라인(Machine Learning pipeline)에 대해서 알아보는 포스팅입니다. 머신러닝 프로젝트를 하다 보면 필요성을 느끼게 되는 머신러닝 파이프라인. 이것이 왜 중요하고,.. lsjsj92.tistory.com 또한, 본 글은 아래 링크에..

포스팅 개요 이번 포스팅은 머신러닝 파이프라인(Machine Learning pipeline)에 대해서 알아보는 포스팅입니다. 머신러닝 프로젝트를 하다 보면 필요성을 느끼게 되는 머신러닝 파이프라인. 이것이 왜 중요하고, 무슨 의미를 지니고 있는지에 대해서 간략하게 소개하려고 합니다. 포스팅 본문 머신러닝 파이프라인이란? - Machine Learning pipeline? 머신러닝 파이프라인이란 용어는 아마도 머신러닝이나 딥러닝과 같은 프로젝트를 하다보면 많이 들어보셨을 지도 모르겠습니다. 짧은 경험이지만, 머신러닝 프로젝트를 조금씩 진행해보면서 느낀 것은 아래 그림과 같습니다. 아마도 많이 보셨을 만한 사진일 겁니다. 처음 이 그림을 보고 정말 많이 공감했습니다. 저는 처음 머신러닝과 딥러닝을 공부할 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 방법인 예시(example)를 보여주는 글입니다. 특히, 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하여 Python Django를 deploy(배포)하는 example입니다. 본 글은 아래와 같은 글들을 참고하여 작성하였습니다. 쿠버네티스에 대해서 굉장히 자세히 설명된 포스팅 https://subicura.com/2019/05/19/kubernetes-basic-1.html 쿠버네티스 시작하기 - Kubernetes란 무엇인가? 쿠버네티스는 컨테이너를 쉽고 빠르게 배포/확장하고 관리를 자동화해주는 오픈소스 플랫폼입니다. 1주일에 수십억 개의 컨테이너를 생성하는 구글이 내부 배포시스템으로 사용하던 borg를 기반으로 2014년 프로젝트를 시..

포스팅 개요 이번 포스팅은 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 추천 시스템(Recommender system)을 구현하는 포스팅입니다. 그 중 개인화 된 추천 시스템(personalized recommendation system)을 한 번 만들어보겠습니다. 파이썬(Python)을 활용했으며 라이브러리는 케라스(Keras)를 사용했습니다. 고급진 기술보다 기초적인 수준에 가까운 글이니 참고 부탁드리겠습니다. 이번 추천 시스템의 목적은 뉴스 추천 시스템입니다. ==참고 사항== 본 글에 나오는 Dataset은 제가 임의로 만든 Dataset입니다. 그래서 현실적인 면에서 조금 동떨어질 수 있습니다. 부디 참고 부탁드리며 Insight만 얻어 가시길 바랍니다. 또한, 본 포스팅 글은 지난 번에 작성한 ..