머가필요해

나이먹은 고리타분한 아저씨가 되어버린 나...

수학이 무서워서, 새로운 것 배우기가 무서워서 피해다녔는데...

결국은 AI/ML 공부를 할 수 밖에 없게 되어버렸다.

뭐 이제와서 내가 Modeler가 되거나 Data Engineer가 될 것은 아니지만

인프라쟁이이기에 최소한 MLOps 관련되어서는 알아야 하기에

기본적인 AI/ML 공부는 해야하는 상황에 놓여졌다.

항상 SW 공부할 때 나만의 환경에서 CLI 위주로 하는 스타일이었는데...

그래서 AI/ML 공부도 그렇게 해보려고 했는데,

결국은 Jupyter Notebook의 편리함을 이용하지 않을 수가 없었다.

Jupyter Notebook도 나의 환경에서 설치해서 해볼 수 있지만,

최근 GCP를 사용해볼 이유도 있어서

Colab 환경을 사용해보기로 마음 먹었다.

그러던 中 Kaggle 에서 제공해주는 데이터를 Colab에 넣어야할 상황이 벌어졌는데

Colab과 Kaggle을 바로 연결할 수 있는 방법이 있다고 해서

한 번 알아보았다.

1. Colab

    - 구글에서 무료로 제공해주는 훌륭한 머신러닝 개발환경이다.

    - 제공해주는 환경의 스펙이 아래와 같다고 한다. 와우~!! 대박~!!

        . CPU : 제온

        . Mem : 13GB

        . HDD : 320GB

        . GPU : NVidia Tesla K80

    - https://colab.research.google.com/

2. 준비

    - Colab 접속 후 아래와 같이 "파일 - 새 Python 3 노트"를 선택하자.

3. Kaggle 설치

    - "!"를 앞에 붙이면 시스템 명령어를 사용할 수 있다.

    - 타이핑 후 왼쪽의 화살표(?)를 클릭하면 실행된다.

4. Kaggle 인증키 다운로드

    - Colab에서 Kaggle 데이터를 가져오기 위해서는 접근할 수 있는 권한이 있어야 한다.

    - Kaggle 사이트에서 내 계정에 대한 인증키를 얻어보자.

    - "Edit Profile"을 클릭한 다음

    - "Create New API Token"을 클릭하면, "kaggle.json" 파일이 다운로드 된다.

5. 인증키 업로드

    - 다운로드 받은 인증키를 Colab에 업로드하자.

    - 윗 부분의 "+ 코드"를 선택하면 새로운 라인이 추가된다.

    - 아래 코드를 넣은 뒤 왼쪽 플레이 버튼을 누르면 "파일 선택" 버튼이 나온다.

    - "파일 선택"을 누른 뒤 아까 다운로드 받은 Kaggle 인증키 파일을 골라주면 위와 같이 나온다.

6. 인증키 복사하기

    - 업로드된 인증키를 정해진 곳에 넣어줘야 한다.

    - kaggle을 위한 디렉토리를 우선 만들어보자.

    - 인증키를 복사한 뒤 속성 변경까지 해놓자

    - 위와 같이 한 번에 여러 라인을 넣을 수도 있다.

7. Kaggle 데이터 목록

    - Kaggle 데이터 목록을 살펴볼 수 있다.

8. Kaggle 데이터 확인하기

    - Kaggle 사이트에서 Dataset을 보면 다운로드를 받을 수 있는 API를 확인할 수 있다.

9. Titanic 데이터 다운로드

    - Colab에 다운로드 받아보자.

    - 주의할 점은 시스템 실행을 위해서 항상 앞에 "!"를 붙여야 한다.

모두들 즐거운 머신러닝 생활~~~~!!!

머신러닝에 대해서 공부를 한다고 하면,

예전에는 (아직도) R 등과 같은 수학에 맞춰진 언어를 소개하기도 하지만 대부분은 Python을 추천한다.

사실은 Python이라는 언어 자체가 중요한 것이 아니라

머신러닝을 할 때 필요한 많은 기능(?)들을 제공해주는 라이브러리들이 중요한데

Pandas, Numpy 라이브러리가 워낙에 잘 되어 있어서 Python을 사용하라고 하는 것이다.

물론 Python이라는 언어 자체도 매력적이긴 하지만...

이에 대해서 공부를 하고자 하는 분들에게 드리는 좋은 정보~

Google에서 무려 한국어로 제공해주는 "머신러닝 단기집중과정" 온라인 강좌

- https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

그 중에서도 Pandas에 대해서 직접 실습해가며 배울 수 있는 정말 멋진 과정

- https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/intro_to_pandas.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=pandas-colab&hl=ko

그런데, 위의 내용 말고도 좋은 강좌가 하나 더 있다.

머신러닝에 대해서 공부하다보면 누구나 알게 되는 Kaggle !!

 Kaggle에서도 Pandas에 대해서 친절한 강좌를 제공해준다.

- https://www.kaggle.com/learn/pandas

4시간이면 끝낼 수 있단다~!! ^^ (필자는 멍청해서 4일은 걸릴듯... ㅠㅜ)

모두들 즐거운 머신러닝 공부시간 되세요~