머신러닝 실습환경 - Anaconda
목적 Python을 통해 머신러닝을 진행하고자 한다면 생각보다 다양한 파이썬 버전 및 종속되는 소프트웨어, 통계, 과학 등의 패키지를 필요로 하게 됩니다. PIP(Python Package Index)로 이러한 요구를 충족하기 어렵기 때문에, 가상환경의 Conda를 제공하여 학습에 맞게 다양한 파이썬 패키지를 독립적 운영할 수 있는 Anaconda를 활용합니다.
딥셀 CCRS
딥셀 CCRS(Container Cluster Ready System) 딥셀 CCRS는 난이도 높은 컨테이너 클러스터 구축 문제를 해결해주는 토탈솔루션입니다. 이 제품에는 하드웨어부터 소프트웨어와 서비스까지 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. Deepcell은 신뢰성 높은 인텔의 하드웨어를 기반으로 하고, 사실상의 표준인 Docker와 Kubernetes 소프트웨어와 필수 플러그인들로 구성되었습니다. 그리고 초기 사용을 위한 컨테이너 지원 서비스와 운영 교육 서비스를 제공하여 고객이 손쉽게 컨테이너 클러스터를 이용할 수 있도록 합니다.
딥셀 엔클러스터
딥셀 엔클러스터(Deepcell ncluster) 딥셀 엔클러스터(Deepcell ncluster)는 컨테이너 클러스터를 구축하기 위한 패키지 소프트웨어입니다. 딥셀 엔클러스터를 이용하면 여러 대의 서버 클러스터에서 필요에 따라 다양한 컨테이너(pod)를 손쉽게 만들어 사용할 수 있습니다. 특히 다중 사용자들이 사용해야 하는 딥러닝을 위한 분산 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 최적의 솔루션을 제공합니다.
딥셀 fstack
Introduction 딥러닝을 시작할 때 만나는 문턱: 인공지능, 딥러닝 이런 단어는 이제 너무 익숙합니다. 하지만 딥러닝의 기술적인 실체를 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 딥러닝이 무엇인지 제대로 이해하기 위한 가장 좋은 방법은 직접 해보는 것입니다. 이론이나 원리를 조금 모르더라도 직접 모델 트레이닝을 하고 추론 시스템을 만들어 보면 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 시스템이 어떻게 작동하는 지 이해할 수 있습니다.