아나콘다 가상 환경 만들기, 구글 코랩 접속 및 캐글 노트북 사용법

아나콘다 가상 환경 만들기

1. conda create -n python_study 

2. conda env list ## 설치 확인, python_study가 목록에 존재해야 함.

3. activate python_study ##가상 환경을 활성화

4. pip install ipykernel ## jupyter notebook 사용을 위한 패키지 설치

5. python -m ipykernel install --user --name python_study --display-name "python_study"

jupyter 실행시 new 목록에서 python_study 생성됨을 확인

구글 코랩 접속 및 사용법

http://colab.research.google.com 로 접속하기

구글 드라이브와 연동하기

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive', force_remount=True)

-> 로그인한 계정의 이메일을 통해 권한을 승인하면 간단히 인증이 완료되고 drive 폴더 생성

캐글 노트북 사용 방법

캐글은 대회 참가하는 데이터 과학자들의 역량을 높여주기 위해 GPU를 무료로 제공

캐글 홈페이지 구성 - Compete, Datasets, Notebooks

Compete : 종료됐거나 현재 진행중인 대회를 확인

Dataset : 최대 20GB까지 본인의 데이터셋을 로컬 환경에서 추가하거나 다른 사용자가 미리 작성한 것을 추가할 수 있음.

Notebooks : 우리가 사용할 가상환경을 만들거나 전문가들이 작성해놓은 캐글 노트북을 볼 수 있는 공간

사용법

캐글 홈페이지 상단의 Noteboks로 들어간 후 [New Notebook] 버튼을 누르고 다음 페이지에서 Notebook과 Script중 자신이 원하는 형태로 선택하고 [create] 버튼을 누름

오른쪽 목록의 Settings에서 Internet과 Accelerator를 통해 인터넷과 GPU를 활성화할 수 있는데 이 경우 모바일 인증이 필요

Internet 버튼은 외부 패키지를 이용할 때 사용되며, 활성화되지 않은 경우 다운 불가능

[+Add data] 버튼을 누르면 데이터셋을 추가

[Save Version] 버튼은 현재 사용 중인 노트북의 버젼을 저장하고 모든 코드를 일괄적으로 실행시켜 최종 결과물 도출

[Save Version]을 누른 후 왼쪽의 [Output] 탭을 누르면 결과물을 확인할 수 있음.

Version Name - 해당 버젼의 이름을 정의

Version Type - 노트북을 바로 저장 가능(Quick Save)

Save & Run All - 저장과 동시에 실행을 통해 결과물 확인

Go to Viewer - 결과물 확인

캐글 노트북의 GPU 기능은 7일 기준 30시간 활용 가능하므로 활용을 잘 해야함

캐글은 다양한 데이터와 강력한 노트북 기능이 최대 장점