Neural Network

퍼셉트론을 이용하면 복잡하고 어려운 함수도 표현이 가능합니다. 하지만, 가중치를 설정하는 작업을 사람이 수동으로 해줘야하는 불편함이 여전히 존재합니다.

신경망(Neural Network)은 이러한 문제점을 해결해줍니다. 가중치를 학습을 통해서 자동으로 획득하고 수정할 수 있습니다.

Simple Neural Network

신경망을 간단하게 그림으로 표현하면 다음과 같습니다.

데이터가 입력되는 쪽을 Input, 결과값이 출력되는 쪽을 Output, 그리고 그 사이를 Hidden이라고 합니다. 층이 많아지면 아래의 그림과 같은 모습이 됩니다.

퍼셉트론과 신경망

신경망은 퍼셉트론과 크게 다르지 않습니다. 퍼셉트론은 다음과 같은 함수로 이루어져 있습니다.

[output = \begin{cases} 0 ( w_1 x_1 + w2 x_2 + … + w_i x_i \le 0 )
1 ( w_1 x_1 + w2 x_2 + … + w_i x_i > 0 ) \end{cases}]

이걸 좀 더 간결하게 표현하면 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

[y = h(b + w_1 x_1 + w_2 + x_2 + … w_i x_i)
h(x) = \begin{cases} 0 ( x \le 0 )
1 ( x > 0 ) \end{cases}]

입력 신호의 총합이 h(x)라는 함수를 거쳐서 변환이 되며, 그 변환된 값이 y 출력값이 됩니다.

Activation Function

위에서 나온 h(x) 함수는 활성화 함수(Activation Function)라고 합니다. 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환해주는 함수입니다.

위의 수식에서 $ b + w_1 x_1 + w_2 + x_2 + … w_i x_i $ 부분을 a라는 변수로 치환하면 다음과 같은 식으로 표현이 됩니다.

[a = b + w_1 x_1 + w_2 + x_2 + … w_i x_i
y = h(a)]

그림으로 표현하면 아래와 같은 그림이 되고,

조금 더 간결하게 표현하면 다음과 같이 표현됩니다.

Docker Container

Docker 컨테이너는 Docker 이미지로부터 생성할 수 있습니다. 이미지 하나로부터 동일한 컨테이너를 여러개 생성할 수 있으며, 각 컨테이너는 샌드박스(Sandbox) 형태로 되어 있어 각 컨테이너간 간섭이 없습니다.

컨테이너 생성

docker run <image name> 명령어를 이용해서 컨테이너를 생성할 수 있습니다. run 명령어로 실행한 컨테이너는 주어진 명령이 끝나거나 사용자 명령에 따라 종료됩니다.

예를 들어 다음과 같이 명령을 내리면

$ docker run ubuntu echo "hello"

hello

화면에 ‘hello’라는 메시지만 출력하고 해당 컨테이너는 종료됩니다. 해당 컨테이너의 상태 여부는 docker ps -a 명령어를 이용해서 조회 가능합니다.

docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS                     PORTS               NAMES
303c05fe9c03        ubuntu                  "echo hello"             4 seconds ago       Exited (0) 3 seconds ago                       dreamy_goldstine

STATUS가 Exited 상태인 걸 확인할 수 있습니다.

컨테이너 목록 조회

컨테이너 목록은 docker ps 명령어를 이용해서 조회할 수 있습니다. 여기에 -a 옵션을 붙이면 종료된 컨테이너 정보까지 조회됩니다.

$ docker ps -a

컨테이너 시작/재시작/정지

다음 명령어로 컨테이너를 시작하거나 재시작, 정지할 수 있습니다.

$ docker start <container name>

$ docker restart <container name>

$ docker stop <container name>

현재 실행중인 컨테이너에 접속하기

docker attach 명령어로 현재 실행중인 컨테이너에 접속할 수 있습니다.

$ docker attach <container name>

외부에서 컨테이너 안의 명령 실행하기

docker exec 명령어로 컨테이너 밖에서 컨테이너 안의 명령을 실행할 수 있습니다.

$ docker exec <container name> <command>

ex) docker exec snowdeer_docker echo "Hello, SnowDeer"

exec 명령어는 현재 실행 중인 컨테이너에만 사용할 수 있으며, 중지 상태의 컨테이너에는 사용할 수 없습니다.

컨테이너 삭제

docker rm 명령어로 컨테이너 삭제를 할 수 있습니다. 컨테이너 삭제는 rm 명령어이며, 이미지 삭제는 rmi 입니다.

$ docker rm snowdeer_docker

docker run 명령을 이용해서 컨테이너를 실행할 때 --rm 옵션을 붙이면 컨테이너 종료시 해당 컨테이너가 자동으로 삭제되기 때문에 편리하게 연습용으로 편리하게 사용할 수 있습니다.

Docker Hub

Docker Hub에는 10만개가 넘는 Docker 이미지들이 존재합니다. 직접 Docker Hub 홈페이지를 방문해도 되고 터미널에서 커맨드 명령어로 원하는 이미지를 검색하거나 다운로드할 수 있습니다.

여기서는 터미널에서 커맨드 명렁어로 이미지를 검색하고 다운로드하는 방법을 포스팅합니다.

이미지 검색

Docker 이미지는 다음 명령어를 이용해서 검색할 수 있습니다.

$ docker search <image name>

ex) docker search ubuntu

이미지 다운로드

pull 명령어를 이용해서 원하는 이미지를 다운로드할 수 있습니다. 이미지 이름 뒤의 <tag>를 이용하여 원하는 버전의 이미지를 다운로드할 수 있으며, 생략할 경우 기본값으로 latest 태그가 입력됩니다.

$ docker pull <image name>:<tag>

ex) docker pull ubuntu

또는 run 명령어를 이용해서 원하는 이미지를 다운로드하면서 해당 이미지의 컨테이너를 실행할 수 있습니다. run 명령어는 로컬에 이미지가 있을 경우 해당 이미지로부터 컨테이너를 생성하며, 로컬에 이미지가 없을 경우 이미지를 다운로드합니다.

$ docker run -i -t --name <container name> <image name>

ex) docker run -i -t --name hello ubuntu

이미지 리스트 조회

docker images 명령어를 이용해서 로컬에 설치된 이미지 리스트를 확인할 수 있습니다.

$ docker images

REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
ubuntu              latest              0458a4468cbc        10 days ago         112MB
hello-world         latest              f2a91732366c        2 months ago        1.85kB

이미지 삭제

이미지 삭제는 rmi 명령어를 이용합니다.

$ docker rmi <image name>:<tag>

ex) docker rmi ubuntu:latest

유저 권한 추가

Docker 명령어를 실행하기 위해서는 매번 sudo를 입력해야 합니다. sudo 명령어 없이 Docker를 사용하기 위해서는 Docker가 사용하는 그룹에 사용자 ID를 추가하면 됩니다.

sudo gpasswd -a <사용자ID> docker

$ sudo gpasswd -a snowdeer docker

그리고 나서 로그아웃 후 로그인하면 됩니다.

conda vs virtualenv

conda와 virtualenv의 차이는 다음과 같습니다.