분류 전체보기 (42) 썸네일형 리스트형 Engineering #3 - SSL 인증서 생성 "작성중" OpenSSL 설치하기 OpenSSL 설치되어있나? sudo openssl version 없으면 sudo apt-get update && apt-get install openssl SSL 인증서 생성 (참고 : sudo 넣으면 root 권한으로 생성됨) server.key 서버 개인키 파일 생성 openssl genrsa -out server.key 2048 => RSA 2048 비트의 Private Key를 생성한다. 개인키에 암호를 설정하고 싶다면.. openssl genrsa -des3 -out server.key 2048 CSR(Certificate Signing Request)- 인증요청서 파일 생성 openssl req -new -key server.key -out server.cs.. Engineering #2 - DNS & Cloud 용어정리 DNS(Domain Name Service) NS Record(Name Server Address) A Record DNS 계층 구조 - 루트 도메인 : .(dot) - 최상위 도메인 : com, net, org, kr, jp 등 - 두번째 수준 도메인 : co.kr, org.uk 등 DNS 계층 구조의 도메인은 별도의 DNS 영역을 사용하여 호스팅된다. 이러한 영역은 전체적으로 분산되며 전 세계의 DNS Name Server에서 호스팅된다. Domain 등록 기관 도메인 등록 기관은 인터넷 도메인 이름을 제공할 수 있는 사업자를 말한다. 따라서 도메인 등록 기관은 사용자가 사용하고 싶은 인터넷 도메인이 사용가능한지 확인해주고 구입할 수 있도록 해준다. 사용자가 원하는 도메인을 구입하여 해당 도.. [NLP] 자연어 처리 #2 인공신경망 언어모델 인공신경망 언어모델을 정리하기 전에 자연어 처리를 위해 문자를 숫자로 변경하는 기법에 대하여 이해해야한다. 자연어를 처리하기 위함이라고 하더라도 실제 컴퓨터나 인공신경망은 문자가 아닌 숫자형태로 데이터를 이해하고 처리하기 때문이다. 이를 정수 인코딩이라한다. 정수 인코딩이라함은 간단히 단어 집합을 컴퓨터나 인공신경망이 이해할 수 있는 벡터(Vector)로 변경하는 것을 말하며, 크게 One-hot Encoding과 Word Embedding으로 구분할 수 있다. 1. 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 원-핫 인코딩은 여러 개의 단어로 구성된 단어 집합에서 중복된 단어를 제외한 단어를 토큰화(Token)하고, 각 단어에 고유 숫자(Index)를 갖는다. 즉 벡터 내 인덱스값을 '1'표시함으로써.. [NLP] 자연어 처리 #1 개념 용어 정리 NLP(Natural Language Processing) : 기계가 자연어를 이해가고 해석하는 일 코퍼스(Corpus) : 말뭉치, 글 또는 텍스트의 모음 자연어 처리 활용 서비스 텍스트 분류(Text Classification): 텍스트가 특정 분류, 카테고리에 속하는 것을 예측하는 기법을 통칭함. 텍스트 분류는 일반적으로 지도학습을 이용함. (예: 스팸 메일 분류, 뉴스 기사를 연애/정치/사회/문화 등 카테고리화하여 분류 등) 감성 분석(Sentiment Analysis): 텍스트를 감정, 기분 등의 주관적 요소로 분석하는 기법을 통칭함. 감성분석은 지도학습과 비지도학습을 이용할 수 있음. (예: SNS의 글쓴이의 감정을 분석, 영화 리뷰 분석 등) 텍스트 요약(Summarization).. [자료구조] 머신러닝 알고리즘과 관련있는 자료구조 기계 학습에 사용되는 데이터 구조가 다른 소프트웨어 개발 영역에서 사용되는 구조와 크게 다르지 않다. 그러나 많은 문제의 크기와 난이도 때문에 기본에 대한 확실한 이해가 필요하고, 기계 학습은 매우 수학적 분야이기 때문에 데이터 구조를 사용하여 수학적 문제를 해결하는 방법을 고민해야 할 경우가 많은 것 같다. 자주 고민하는 문제가 아니기에 기본적인 자료구조에 대해 정리해본다. 1. Array(배열) 배열이 기계 학습에서 가장 중요한 데이터 구조라고 말할 수 있다. 배열은 가장 유용하고 강력한 수학적 도구인 선형대수에 사용되기 때문이다. 가장 일반적인 유형은 벡터 및 행렬에 해당하는 1 차원 및 2 차원 구조지만, 때때로 3 차원 또는 4 차원 같은 다차원 배열을 사용하는 경우가 많다. 기계학습에서 행렬 .. kubespray 로 쿠버네티스 설치하기 #2-설치하기 kubespray로 쿠버네티스를 설치한다. kubespary 디플로이하기 전에 마스터 및 워커 노드간 통신을 위한 인증작업과 통신환경 설정을 완료했다. (kubespary 설치 사전 준비 참고) kubespray 로 쿠버네티스 설치하기 #1-사전준비 쿠버네티스를 설치하는 방법은 여러가지가 있다. 그 중 내가 직접 구성해본 방법은 5가지다. Rancher로 K8S 클러스터를 구성하는 방법 kubespray로 K8S 클러스터를 구성하는 방법 kubeadm으로 K8S 클러스 jarikki.tistory.com kubespray는 ansible-playbook 를 이용해서 설치를 진행해야하기 때문에 다음과 같이 몇가지 모듈을 Master Node에 추가로 설치해야한다. 1. ansible, python, pip.. kubespray 로 쿠버네티스 설치하기 #1-사전준비 쿠버네티스를 설치하는 방법은 여러가지가 있다. 그 중 내가 직접 구성해본 방법은 5가지다. Rancher로 K8S 클러스터를 구성하는 방법 kubespray로 K8S 클러스터를 구성하는 방법 kubeadm으로 K8S 클러스터를 구성하는 방법 MiniKube를 설치하는 방법 Terraform 템플릿으로 K8S 클러스터를 구성하는 방법 각각의 장단점이 있지만, kubeadm은 K8S를 구성할때 수동으로 구성 모듈을 하나 하나 설치해야해서 어려움이 있으나, 전체적인 구성요소를 이해하는데 장점이 있고, kubespray, MiniKube, Terraform은 설치가 매우 간단하다는 장점이 있다. Rancher의 경우 K8S를 Wrapping 프레임워크로 K8S에 대한 이해가 적어도 설치 운영이 가능한 장점이 있.. [알고리즘] 컨볼루션 신경망(CNN, Convolution Neural Network) CNN은 이미지(영상)를 분석하기 위한 패턴을 찾아 이를 직접 학습하고, 학습한 패턴을 이용하여 이미지를 분류한다. CNN은 Convolution Layer, Pooling Layer(Sub Sampling), Fully Connected Layer 를 사용하여 사람의 시각처리방식을 모방한 딥러닝 학습 모델이며, 이미지(영상) 분류에 적합한 딥러닝 모델이다. Convolution Layer는 이미지의 특징점을 찾기 위해 사용되고, Pooling Layer는 이미지 처리에 필요한 가중치와 연산량을 줄이기 위해 사용되며, Fully Connected Layer는 이미지를 분류하기 위해 사용된다. 1. Convolution Layer 컨볼루션 레이어는 입력 이미지를 특정 Filter(Kernel)를 이용하여 .. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
