MLflow가 없던 시절사람들이 각자 자신의 코드를 Jupyter Notebook에서 작성머신러닝 모델 학습시 사용한 Parameter, Metric을 따로 기록개인 컴퓨터, 연구실 서버를 사용하다가 메모리 초과로 Memory Exceed 오류가 발생할 수 있다.학습하

개발을 진행한 Local 환경과 Production 서버 환경이 다른 경우OS가 다르기 때문에 라이브러리, 파이썬 등 설치할 때 다르게 진행해야 한다.Local 환경과 서버가 같은 OS를 사용해도, 환경변수 혹은 사용자그룹, Permission이 일치하지 않아 서버에서

Linux프로그래밍에 본격 입문하면 Linux를 다룰 일들이 많음 ( 특히 서버와 관련된 직군이라면!)서버에서 자주 사용하는 OSMac, Window도 서버로 활용은 가능하나 유료Free, 오픈 소스오픈 소스인만큼 여러 버전이 존재 → 우리만의 버전을 만들 수 있다많은

앞으로 우리가 겪을 일은 대부분 문제로 정의할 수 있다문제를 잘 풀기 위해서는 문제 정의가 필요하다풀려고 하는 문제가 명확하지 않으면 무엇을 해야할지 결정하기 어려워짐문제를 충분히 정의하고 고민하는 습관을 만드는 것이 중요!본질 파악하는 과정으로 해결해야 하는 문제는

apple에서 제공하는 가이드라인에서 색을 가져와서 matplotlib의 색을 apple의 색으로 바꾸려 한다.cycler 라이브러리에 있는 cycler 를 활용위에서 선언한 다크모드 색상을 사용해 전체적인 colcormap 변경mpl.rcParams를 활용해 변경사용

정적 시각화만약 feature가 10개 있다면 각각을 살펴보는데 10개의 plot이 필요하다.각각의 관계를 살펴본다면 10\*9 /2 = 45개의 plot이 필요하며, 가볍게 데이터를 살펴보기에 공간적 낭비가 크다.발표 혹은 설득을 위해서는 원하는 메세지를 압축해서 담