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1. php 설치 웹의 고전이라고 할 수 있는 php를 가상환경에 설치하고 활용하여 간단한 웹서비스를 만들어보자. sudo add-apt-repository ppa:ondrej/php sudo apt-get update sudo apt-get install -y php5.6 php5.6 버전을 설치하면 php -version 다음과 같은 코드를 활용해 설치 버전을 확인할 수 있다. 정상적으로 5.6 버전의 php가 설치되었다. php의 default 화면을 Apache를 통해 보여주자. Apache index.html이 있는 폴더로 이동한다. cd /var/www/html/ 이전에 설치한 nano editor를 활용해 php 파일을 편집한다. 이 포스팅의 주 목적은 클라우드 서비스이므로 php는 간단한 ..

지난 포스팅에서는 AWS를 활용한 기초적인 명령어를 알아보았다. 이번 포스팅에서는 가장 상용화 되어있는 관계형 DB인 MySQL을 가상환경에 설치하려한다. sudo apt update sudo apt install mysql-server 현재 설치된 모든 프로그램의 업데이트 여부를 확인해주고 MySQL을 설치하자. 설치 후 root > etc 디렉토리로 들어가면 mysql 관련 폴더가 생성 되어있는 것을 확인할 수 있다. 설치 후 부터는 Window와 Linux에 큰 차이는 없다. cmd 창을 열어 입력해주던 명령어를 TeraTerm을 열어 sudo를 붙여 입력해주면 된다. sudo mysql -u root -p 이렇게 mysql에 root 계정으로 접속했다. show databases; root 계정을..

폴더와 파일 관련 명령어 디렉토리 dir1 생성 mkdir dir1 임시 파일 file1 생성 touch file1 디렉토리 dir1 제거 rmdir dir1 파일 file1을 dir1으로 이동 mv file1 dir1/ 파일 file1을 file2로 복사 cp file1 file2 파일 목록 출력 ls -l 절대경로와 상대경로 cd /home/ubuntu/dir1 # 절대경로 cd ~/dir1 # 상대경로 권한 관련 명령어 권한 상태 구조 d or - : Directory or File rwx : User의 권한 : Read 가능, Write 가능, Excute 가능 : 111(2)로 표현 -> 7 rwx : Group의 권한 : Read 가능, Write 가능, Excute 가능 : 111(2)로 표..

이번 포스팅에서는 전 포스팅에서 생성한 가상환경에 개발환경을 설치한다. 마찬가지로 TeraTerm이라는 에뮬레이터를 통해 Linux 운영체제에 원하는 환경을 구축할 수 있다. 그에 앞서 익숙하지 않은 Terminal의 형태를 조금 보기 좋게 바꿔보려한다. [설정 > 글꼴 > 글꼴]에 들어가 가장 익숙한 Consolas 12p로 세팅을 해준다. 이클립스의 Default 글꼴이자 개발자 선호도 1위 글꼴이기에 가독성이 보장된 글꼴이다. 마우스 커서가 올라가 있는 라인을 보자. ubuntu@ip-172-31-53-202:~$ ubuntu는 현재 접속된 유저명을, ip는 현재 접속 중인 ip를 ~$는 현재 위치가 Home Directory임을 의미한다. 명령어 pwd 를 입력하여 확인해주자. 가상환경을 생성하면..

이전 글 : 2021.04.11 - [클라우드/Amazon Web Service] - AWS 활용 기초 #1. 인스턴스 생성하기 AWS 활용 기초 #1. 인스턴스 생성하기 AWS(Amazon Web Service) : Amazon에서 배포하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 이 포스팅은 AWS Educate에 가입이 되어있다는 것을 전제로 작성한다. AWS의 다양한 서비스 중 가상 환경을 활용한 개발을 시도해보 cluster-taek.tistory.com 이전 포스팅에서 인스턴스 생성을 마쳤다. 이번 포스팅에서는 해당 인스턴스의 터미널로 접속하려한다. 인스턴스 탭에서 인스턴스 목록을 확인했을 때 실행 중인 인스턴스가 보이면 인스턴스 생성에는 성공한 것이다. AWS를 통해 서버를 생성했으니 접속을 해서 작업을 해야..

AWS(Amazon Web Service) : Amazon에서 배포하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 이 포스팅은 AWS Educate에 가입이 되어있다는 것을 전제로 작성한다. AWS의 다양한 서비스 중 가상 환경을 활용한 개발을 시도해보는 것이 이번 포스팅의 목표이다. 먼저 AWS Educate의 첫화면에 접속한다. My Classroom이 있는 경우 Go to Classroom이라는 버튼을 통해 접속 가능하고, 개인일 경우에는 AWS Account를 클릭하여 해당 화면에 진입할 수 있다. 화면에는 현재 남은 교육용 Credit과 총 세션 시간 등을 확인할 수 있다. 이제 AWS Console로 접속하여 AWS의 다양한 서비스를 확인해보자. AWS의 콘솔 화면이다. 전체 서비스를 눌러보면 단순 가상환경 뿐만..

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)은 인공지능의 눈을 담당하는 신경망이라 할 수 있다. 정확히는 컴퓨터 비전을 위한 신경망이 합성곱 신경망이며, 흔히 이야기하는 CNN이다. 이번 포스팅에서는 MNIST 데이터에 Conv2D를 활용하여 CNN에 대한 기본적인 흐름을 파악한다. 먼저 기본 코드를 살펴보자. model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 이미지 포맷 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'..

머신러닝은 결국 최적화(Optimization)와 일반화(Generalization) 사이의 균형을 맞추는 작업이다. 데이터가 무한할 경우 학습을 반복하는 것이 모델에 도움이 될 수 있지만 한정된 데이터 안에서 학습을 계속하는 것은 해당 학습 데이터에만 맞춰진 모델을 구축하는 결과를 낳는다. 이를 방지하기 위해 우리는 데이터를 더 모으거나, 모델이 수용할 수 있는 양을 조정하거나 저장할 수 있는 정보에 제약을 줌으로써 더 나은 일반화가 가능하다. 네트워크 크기 축소 과대적합을 막는 가장 단순한 방법은 네트워크 크기 축소다. 모델에 있는 학습 파라미터를 줄이게 되면 데이터는 압축된 표현을 학습하게 되고 이는 일반화의 성능을 올려준다. 쉽게 생각해 데이터를 뭉뚱그려 표현함으로써 좀 더 많은 데이터가 이에 적..