TensorFlow - 01. 머신러닝 환경 구축 조합

안녕하세요~ 매드 입니다.

최근에 관심을 가지게된 머신러닝. 그 중에서도 IT 업계 최강자 중 하나인 구글에서 개발한 TensorFlow 플랫폼 환경을 구축하는 방법에 대해서 블로깅 할려고 합니다.

저도 이분야에 초초초초초보 이다보니 이쪽분야 블로깅하다가 잘못된점이 있으면 언제든지 테클 환영합니다~~ ^^

우선은 머신러닝 환경을 구축할려다보니 정말 많은 조합이 가능하더군요. 주력 언어가 C++인지 Python 인지부터해서 머신러닝 플랫폼도 정말 많은 종류들이 존재 합니다. 여러가지 조사를 하다가 아무래도 초초초보가 접근하기에 가장 좋은 것은 당연히 인터넷 자료가 많은 부분이겠죠? 그래서 낸 조합의 결론!

Python3.x(아나콘다 사용) + TensorFlow + ATOM IDE

위와 같은 조합을 결론 내렸습니다. 사실 본인의 입맛에 맞는 조합을 사용하시면 되겠으나 인터넷 자료나 사용 편의성이 제가 이것저것 사용해본 바로는 위 조합이 최적인 것 같네요.

- Python3.x 사용 이유
사실 제 주력언어는 C언어이고 C++ 조금 하는 정도? 가 되겠습니다. 아무래도 펌웨어 위주로만 작업을 많이 하다보니 C언어 사용이 많았는데요. 머신러닝을 알아보면서 Python에 대해서 알게되었고 여러가지측면에서 보니 정말 다양한 분야에서 엄청나게 쓰이고 있더군요.
그러다보니 Python에 빠지고 Python을 새로 시작하다보니 Python2가 아닌 Python3로 시작하게 되었습니다. Python2와 Python3는 호환이 안되는것 아시죠?~ ㅎㅎ
Python 짱짱!

- TensorFlow 사용 이유
머신러닝을 알아보니 정말 엄청나게 핫하더군요. 너무 다양하고 많은 자료와 플랫폼들이 있어서 개념 이해하고 진입하는데만 시간이 꽤나 걸린것 같습니다. 게다가 아직도 모델 생성은 커녕 가져다 쓰는것도 잘못하고 있는 실정이지요. 여튼 머신러닝을 좀 알아보고 사용하기 쉬운 플랫폼을 찾아보니 몇가지가 있더군요. TensorFlow, Caffe, Theano, Torch ... 등등 정말 많은 플랫폼들이 있는데요.
여기서 독보적인 존재가 있었으니 바로 구글의 TensorFlow 였습니다.

재작년 자료 이기는해도 TensorFlow가 독보적인게 보이시죠? 이유는 여러가지가 있습니다. 여러 인식 대회의 우승, 알파고 등등 으로 인한 성능의 검증이겠죠. 사실 사용법이 완전이 쉬운편은 아닙니다. 그러나 그만큼 자유도가 높고 원하는 모델링을 구현할 수 있기 쉬운 점, 세계 최강 구글에서 엄청나게 빠른 업데이트 중이라는 점 등이 현재 Tensorflow가 독보적인 이유가 되겠습니다.

그래서!! 저도 TensorFlow로 결정하였지요 ㅎㅎ
(인터넷자료가 제일 많고 업데이트 될 때마다 사용이 쉬워짐)


- ATOM IDE 사용 이유
개발환경으로 정말 좋은 IDE들이 많이 있습니다. VIM, 이클립스 부터해서 Visual Studio 등등 정말 많은 환경이 존재하는데요. 최근 트렌드는 얼마나 가볍고 사용하기 쉽냐가 관건인것 같네요. 처음에는 저도 윈도우 환경에서 쓰다보니 Visual Studio를 사용했지만 쓰다보니 여간 불편한게 아니더군요. VIM은 윈도우 환경에서 쓰려다보니 ㅡㅠ 익숙해지지도 않고 불편하였습니다. 그러다가 요즘 핫하게 뜨고 있다는 ATOM 을 알게되었죠.
일단 무료라는 점이 가장 매력적으로 다가왔고 핫한만큼 업데이트가 빠르고 지원되는 기능이 많은 것이 장점이 였습니다.
그리고 Python을 쓰면서 ATOM을 같이 사용하게되면 가볍고 편하게 사용할 수 있다는 점이 ATOM을 선택하게된 이유가 되겠습니다. ㅎ

서론이 좀 길었는데 이제 본격적인 환경구축을 해보도록 하죠.


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2017년 작성한글인데 지울까 하다가 올려 봅니다. ㅎㅎ