Google Colab installation. / 구글 코랩을 이용한 머신러닝 환경설정. 초간단버전.

1.  딥러닝 = 고비용 학문임. 일단 장비가 좋아야 뭔가 시작이 가능하다. 지금까지는...
   
   1. 헌데.. 그 고민을 구글이 머신러닝용 범용 세션을 열어주기 시작함.
   2. 서비스 한지는 좀 되었는데.. 이제 웬만한거 다 돌릴수 있는 수준으로 됨.
   3. 구글이 개발 표준 플랫폼은 엄청 빨리 개발 함.
   4. 돈이 많아야 머신러닝을 배울수 있다는 공식이 사라짐.
   5. 배우고자 열정만 있으면 이제 기본기 다지는 정도는 가능함.
   6. 물론 코드가 심화되고, 고도화 되고, 특화된 노하우가 생긴다면 고비용을 들여서 자체 HW를 구성해야 하겠지만..
   7. 웬만한 성능피씨보다 구글 슈퍼컴 세션이 훨씬 유용할듯 함.
   8.   아래 링크...

    

colab.research.google.com/github/tensorflow/examples/blob/master/courses/udacity_intro_to_tensorflow_for_deep_learning/l01c01_introduction_to_colab_and_python.ipynb

Google Colaboratory

 

 

대략 아래 잇점이 있다.

2. 기존에는 anaconda or virtualenv 환경을 설치하고, tensorflow를 설치하고, python을 설치하면 기본적인 딥러닝 개발 환경이 갖추어진다.

3. 거기에 수치계산이나 , 데이터 수집 및 가공, 통계 작업 위해서는 kread, pandas 정도는 설치를 해야 함.

4. 수치를 비주얼하게 보려면 gnuplot 같은 그래프 툴 라이브러리를 설치해주어야 함.

저런 복잡한 과정을 구글이 한방에 정리해서 서비스 해줌.

 

5. 심지어 GPU도 지원을 해줌.

 

6. 양자컴퓨터 개발 및 상용화가 점차 가속화 되고, 4차산업이 이제 본격적으로 생활로 자리를 잡게되는거 같음.

7. 딥러닝, 머신러닝은 이제 생활속으로 들어올거 같다. 구글이 그 표준 플랫폼을 만들어 가고 있다 보여짐.

 

구글이 개발자들에게는 표준 플랫폼을 제공하는데 속도가 엄청나다.

그만큼 범용 개발이 빨리 이루어지게되고, 딥러닝을 이용하기 쉬워진다고 볼 수 있다.