![]()
나의 삽질 내역 처음 졸업 프로젝트를 위한 CI/CD를 구축하려고 했을 때 고민을 많이 했었다. 일단 졸업 프로젝트를 위한 API 개발이 활발해지면서 새로운 백엔드 서버를 배포해야 하는 일이 한 손가락을 넘어가며 CI/CD는 반드시 필요한 상황이었다. 그런데 어떤 방식으로 CI/CD를 구축할지가 고민이었는데, 내가 기존에 해본 적 없는 방법을 도전해보고 싶다는 생각이 들었었기 때문이다. 그렇게 많은 삽질을 하고 결론적으로는 GitHub Action으로 회귀하게 된 내역은 다음과 같다. 1. Jenkins 사용 우선 젠킨스는 조금 고민하다가 보류했다. 예전에 인턴할 때 AWS EC2에 젠킨스를 구축했던 경험이 있었는데, 그때 프리티어로 지원되는 t2.micro의 스팩으로는 젠킨스가 돌아가지 않아서 스팩을 ..
![]()
keras.layers.Dropout 레이어란? 드롭아웃 레이어는 훈련 중 각 단계에서 빈도율(rate)에 따라 input units을 무작위로 0으로 설정하여 과적합(overfitting)을 방지하는 역할을 한다. 즉, 쉽게 말해서 신경망에서 일부 뉴런을 없애버린다고 보면 된다. 드롭아웃이 과적합을 방지하는 과정은 사진의 해상도를 생각하면 될 것 같다. 해상도가 높은 얼굴 사진은 특정한 한명만 나타낼 수 있지만, 해상도가 낮아지면 디테일이 떨어지면서 인물 얼굴 형태의 보편적인 특성만을 가지게 되는 것과 같다. Dropout에 의해서 0으로 설정되지 않은 inputs은 1 / (1 - rate)로 스케일이 조정된다. 따라서 input data의 총합(sum)은 변경되지 않도록 한다(예를 들어서, drop..
![]()
Kears란? 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 케라스는 텐서플로 위에서 동작하는 라이브러리 입니다. 처음 머신러닝, 딥러닝을 시작하고 매우 간단한 것을 제작하거나 빠른 시간 내에 프로토타이핑을 하고자 한다면 Keras가 훨씬 좋은 선택일 수 있습니다. 2.3. 케라스(Keras) - OneBook(Python & Deep Learning) 모델은 가능한 최소한으로의 제한하여 독립적으로 생성가능 합니다. 또한, 신경층(Neural Layers), 비용함수(Cost Functions), 최적화기(Optimizers), 초기화 스킴(Init..
![]()
Redis란? The open-source, in-memory data store used by millions of developers as a cache, vector database, document database, streaming engine, and message broker. Redis Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker redis.io 레디스는 key-value 구조의(즉 NoSQL) in-memory 데이터베이스로, 캐싱, 백터 DB 등에 사용된다. 여기서는 SpringBoot 애플리케이션에서, RDB의 데이터를 ..
![]()
Kears란? 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 케라스는 텐서플로 위에서 동작하는 라이브러리 입니다. 처음 머신러닝, 딥러닝을 시작하고 매우 간단한 것을 제작하거나 빠른 시간 내에 프로토타이핑을 하고자 한다면 Keras가 훨씬 좋은 선택일 수 있습니다. 2.3. 케라스(Keras) - OneBook(Python & Deep Learning) 모델은 가능한 최소한으로의 제한하여 독립적으로 생성가능 합니다. 또한, 신경층(Neural Layers), 비용함수(Cost Functions), 최적화기(Optimizers), 초기화 스킴(Init..
