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클라우드 모니터링클라우드 환경에서 시스템 및 애플리케이션의 성능, 가용성, 보안 등을 실시간으로 모니터링하고 관리하는 프로세스사용자는 성능 저하 및 장애에 신속하게 대응할 수 있으며, 안정적인 컴퓨팅 환경 구성을 위해 리소스 용량 확대 계획을 편리하게 수립할 수 있음 대표적인 클라우드 모니터링 툴 Amazon Web Services (AWS) - AWS CloudWatch Google Cloud Platform (GCP) - Google Cloud MonitoringMicrosoft Azure - Azure Monitor Datadog Datadog클라우드 기반 모니터링 및 분석 플랫폼을 제공하는 대표적인 기업 Datadog의 주요 기능1. IntergrationsDatadog에서는 인터그레이션을 통해..
5차 미니 프로젝트(4월 24일 ~ 5월 2일)5차 미니 프로젝트는 두 가지 프로젝트로 나누어졌는데 첫 번째 프로젝트는 '유통 매장에서 상품별 재고 문제 해결'이라는 주제로 시계열 데이터 분석을 진행해 보았습니다! 팀원 6명 중 2명씩 팀을 이루어 각자 맡은 세가지 상품에 대한 EDA 작업 및 시계열 패턴을 찾고 데이터 전처리 파이프라인을 구성하는 형식으로 진행 되었습니다. 아울러 모델링 후 성능을 평가하고 비즈니스 관점의 평가까지 마무리 하였습니다! 두 번째는 Yolov8 모델을 활용해 얼굴 인식 모델을 만드는 프로젝트였습니다! 조원 얼굴들 이미지를 각각 100장 이상 수집 후 라벨링을 진행하였고 조원들 이름으로 class를 수정해 yaml을 새로 생성하였습니다. 그 후 yolov8n 모델을 이용해 ..
10주차 4차 미니 프로젝트 (4월 22일 ~ 23일)4차 미니 프로젝트에서는 AICE Associate 시험 대비를 위한 시간을 가졌습니다. 데이터 전처리부터 머신러닝, 딥러닝까지 여태껏 배웠던 교육과정을 한번에 정리할 수 있어서 좋았습니다! 다만 분명 배웠음에도 기억이 나지를 않아서 구글링을 멈출 수가 없었습니다.. 시험 합격하려면 잊어버리지 않게 꾸준히 준비해야할 거 같습니다!! AICE Associate 시험 대비 1. 라이브러리 설치 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt!pip install seabornimport seaborn as snsimport sklearn as sk 2. 데이터 로드df = pd.r..
딥러닝 심화 복습CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)입력 이미지를 효율적으로 처리하고 특징을 추출하여 이미지 분류, 객체 감지, 객체 분할 등의 작업을 수행하는 데 사용1. Conv2D (Convolutional Layer)합성곱 연산을 수행하는 레이어로, 입력 이미지에 필터를 적용하여 특징 맵을 생성주로 이미지 처리에서 사용되며, 각 필터는 입력 이미지를 스캔하고 특정한 특징을 감지하는 역할filters = 32 (새롭게 제작하려는 feature Map의 수)kernel_size =(3,3) (필터의 가로세로 사이즈)Strides = (1,1) (필터의 이동 보폭)padding = 'Same' (feature map의 사이즈 유지, 외각의 정보를 조금이라도 더 반..