Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | Jun. 22, 2017MXNet은 Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano, Torch, H2O 등과 같은 딥러닝 프레임워크 중 하나이다.눈 여결 볼 것 중 하나는, AWS(Amazon Web Services)이 MXNet을 지원하게 되었는데 그 이유가 이 들 딥러닝 프레임워크 중 가장 확장 가능한(Scalable) 프레임워크라는 이유에서이다. 확장 가능하다는 것은, 계산 속도나 메모리 용량을 늘리기 위해 다중의 CPU 또는 GPU 활용하거나 컴퓨팅 머신을 자유자재로 늘릴 수 있다는 뜻이다. 또한 MXNet은 다양한 플랫폼을 지원하는데, 지원하는 플랫폼 종류에 대해서는 아래에 정리하여 살펴보도록 하겠다.딥러닝 프레임워크를 선택하는 기준?위에 언급한 딥러닝 프레..

지난 글, "Windows 환경에서 Docker를 이용하여 TensorFlow 설치"하는 방법에 대하여 소개하였다.대부분의 Machine Learning 알고리즘이 고성능 컴퓨팅이 필요한 경우가 많으므로, 자신이 사용하는 PC 환경에 OpenCL, CUDA와 같은 GPU 컴퓨팅을 지원하는 비디오 카드가 있으면 좋겠지만(물론 CPU 병렬 컴퓨팅을 통해서도 가능은 하다), 그렇지 않은 경우 Amazon Web Services(이하 AWS)의 EC2에서 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 사용하는 것도 하나의 방법이다.이 글은 AWS EC2에 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 설치하고 사용하는 방법을 소개하고자 한다.* 주의: AWS에 계정이 있으며, AWS를 이용하여..

원문: http://www.itworld.co.kr/news/86608자사에서 막대한 데이터를 다루고 있다면 하둡을 반드시 고려해봐야 한다. 한때 구글과 야후!와 같은 글로벌 인터넷 기업의 전유물이던 가장 인기있고 잘 알려진 빅데이터 관리 시스템이 이제 다른 기업에까지 확산되고 있다.거기에는 두 가지 이유가 있다. 첫째, 기업이 관리해야 될 데이터가 훨씬 많아졌고, 하둡은 기존의 정형 데이터와 새로운 비정형 데이터를 혼합하는데 탁월한 플랫폼이라는 점이다. 둘째, 수많은 개발업체가 하둡 지원과 서비스를 제공하는데 뛰어들어 기업 입장에서 선택의 폭이 늘어났다는 것이다.포레스터 2013년 4분기 소프트웨어 조사 보고서에 따르면, 대부분의 기업들은 이미 보유한 데이터 가운데 단 12%만을 분석하고 있으며, 나머..