AI 1

🔮 1. 사전적 의미

• 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 그외 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램
• 머신러닝 : 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구
• 지도학습 : 데이터에서 하나의 함수 유추/회귀 혹은 분류.. 문제와 답을 알려주고 공부시킴
• 비지도학습 : 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 유추/분류.. 답을 알려주지 않고 공부시킴
• 강화학습 : 보상을 통해 상을 최대화/벌을 최소화
• 딥러닝 : 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합

🔮 2. 구현모델

• 구조 : 가상 머신(Anaconda) 위에 오픈소스 라이브러리(TensorFlow)를 올리고, 파이썬(Python)을 올리고, 이를 통합개발환경(PyCharm or Jupyter NoteBook)을 통해 개발
• 가상 머신에 올려야 기존 파이썬과의 버전 사이 충돌이 일어날 우려가 적음. 아나콘다라는 컨테이너를 활용

🔮 3. 실제

• Anaconda 설치(웹에서, Anaconda Navigator와 Prompt, Python 자동 설치됨)
• 가상환경 생성 및 실행(Anaconda Prompt에서, user가 명시한 python 버전을 사용할 수 있도록 / 명령어는 create and activate)
• TensorFlow 설치(Anaconda Prompt에서, 기존의 시스템 영향받지 않게 Anaconda라는 독립 가상환경에 올려줌 / 명령어는 pip install --upgrade tensorflow)
• 가상환경에서 python 명령어를 통해 python 시작
• TensorFlow 설치 확인(Hello World 출력)
• PyCharm / Jupyter notebook 설치

🔮 4. 복습

• 이하 절차 숙지

1. VM역할 Anaconda 진입
2. 가상환경 실행(activate)
3. python 실행(python)
4. 작업
5. python 종료(exit())
6. 가상환경 종료(deactivate)
7. Anaconda 종료(exit)

🔮 5. 변수

• 가상 머신 생성 및 tensorFlow 설치 시 version 지정 가능 / version에 따라 라이브러이의 사용 가능 여부가 달라지기 때문에 인지할 것
• PyCharm에서 기존 python 경로를 찾을 때, 좌측 메뉴 두 번째 anaconda를 누르면
  최근 생성한 가상 머신을 알아서 찾아 줌.