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keras 공부

 

keras 모델링 순서

1. 데이터 셋 생성하기

원본 데이터를 불러오거나 데이터를 생성한다.

데이터로부터 훈련셋, 검증셋, 시험셋을 생성한다.

이 때 딥러닝 모델의 학습 및 평가를 할 수 있도록 포맷 변환을 한다.



2. 모델 구성하기 

시퀀스 모델을 생성한 뒤 필요한 레이어를 추가하며 구성

좀 더 복잡한 모델이 필요할 때는 케라스 함수 API를 이용한다



3. 모델 학습과정 설정

학습하기 전, 학습에 대한 설정을 수행한다.

손실 함수 및 최적화 방법을 정의

케라스에서는 compile() 함수를 사용한다.


4. 모델 학습시키기
훈련셋을 이용하여 구성한 모델로 학습시킨다.
케라스에서는 fit() 함수를 사용한다.

5. 학습과정 살펴보기
모델 학습시 훈련셋, 검증셋의 손실 및 정확도를 측정한다.
반복횟수에 따른 손실 및 정확도 추이를 보면서 학습상황 판단.

6. 모델 평가
준비된 시험셋으로 학습한 모델을 평가한다.
케라스에서는 evaluate() 함수를 사용

7. 모델 사용하기
임의의 입력으로 모델의 출력을 얻는다.
케라스에서는 predict() 함수를 사용한다.

 

출처 : potensj.tistory.com/13 

[Keras] Keras 기초

 

React 배포 공부

 

콘텐츠 전송 네트워크는 콘텐츠를 효율적으로 전달하기 위해 여러 노드를 가진 네트워크에 데이터를 저장하여 제공하는 시스템
    ex) 사용자가 원격지에 있는 서버(Origin Server)로 부터 Content(ex Web Object, Video, Music, Image, Document 등)를 다운로드 받을때 가까이 있는 서버에서 받는 것보다 시간이 오래 걸린다. 그러므로 사용자와 가까운 곳에 위치한 Cache Server에 해당 Content를 저장(캐싱)하고 Content 요청시에 Cache Server가 응답을 주는 기술이다.

goddaehee.tistory.com/173

 

리액트 앱을 AWS S3 에 배포하고 CloudFront 를 통하여 CDN 에 태우는

docker base 이미지는 nginx:latest
react는 build 후 build 폴더만 배포
(docker nginx에 react 띄워서 배포)

hello-bryan.tistory.com/169

[Docker] react + nginx + Dockerizing 따라하기

 

웹 클라이언트 -> 웹서버 (nginx) -> 웹 어플리케이션 서버 (gunicorn) -> 어플리케이션 (flask)

 

 

 

발표 피드백

 

(우리팀)
리액트도 도커?네.........
배포할때 프론트앤드를 도커로?

프로덕션 간다면 ..?
플라스크 말고 장고?
장고는 db관리가 쉽다 (sql 관련 db 코드 몰라도 쓸수있음) - 회원가입, 게시판 같은 웹사이트 위함
플라스크 불편할순 있어도 범용성이 좋다. 간단한 웹 만들거면 플라스크가 좋다
api 외에 많은 기능 쓸거면 장고

장고 최신 코딩 트렌드에는 맞지 않는다. - andrew님
진짜 api 만든다면 flask

ppt 말고 워드로 해서 계속 업데이트하기

ai 사용한다면
validation, decision tree, 실제 keras에서 어떤 일 할건지, dataset 어떻게 쓸건지

 

medium.com 읽어보면 반나절만에 전문가 될수 있다.

다양한 기술 쓰도록 하는것 중요
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ppt 하지말기
엔지니어링을 위해서만



리액트도 서버사이드 렌더링이 될수 있다

   - 클라이언트사이드렌더링 = spa. 트래픽 감소, 새로고침 발생x. 검색엔진 불가 (구글 검색엔진은 자바스크립트 엔진 내장 / 네이버, 다음 등의 검색엔진은 제대로 크롤링하지 못하기때문에 서버사이드렌더링을 따로 구현해야한다)
    - 서버사이드렌더링 - 검색엔진최적화(seo) 가능, 초기로딩속도 감소. react에서 서버사이드렌더링 구현할 경우 복잡해질수 있다 (ReactDOMServer.renderToString). =>대안 : 메타태그만 넣어주기, prerender(검색엔진 최적화)

    velog.io/@zansol/%ED%99%95%EC%9D%B8%ED%95%98%EA%B8%B0-%EC%84%9C%EB%B2%84%EC%82%AC%EC%9D%B4%EB%93%9C%EB%A0%8C%EB%8D%94%EB%A7%81SSR-%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EC%96%B8%ED%8A%B8%EC%82%AC%EC%9D%B4%EB%93%9C%EB%A0%8C%EB%8D%94%EB%A7%81CSR

mysql 성능 떨어짐. innodb  (mysql을 위한 데이터베이스 엔진. vs MyISAM)
    -MyISAM : 기본, 단순. 제공하는 웹사이트 크지 않다면
    -InnoDB - 외래키, 트랜잭션 지원( Transaction-safe)

통계 등, 오픈소스 postgresql 대용량 시스템. 파티셔닝, multrolize?

redis (큐에 팝) - 메시지마다 2mb 이상 안들어간다는게 단점
써보면 아무것도 아닌데 아느냐 마느냐에 큰차이
써보면 좋다



design doc 그래도 형식 조금 갖춰서, 문장으로