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대충 웹사이트 프론트앤드와 백앤드를 만져보고 나니까 또 다시 시대에 뒤떨어지고 있다는 느낌을 받았습니다. 인간보다 뛰어난 각종 생성형 AI가 뛰쳐나오고 있는 마당에 코딩 노가다꾼이 되지 않으려면 딥러닝도 좀 공부해봐야 겠습니다. 다행히 파이썬 딥러닝은 흥미가 돋는 것 같으니, 중간에 포기하지 않게 환경 설정부터 하기로 마음 먹습니다. 파이썬 기초 지식을 손가락으로 익힐 때는 많이 익숙해진 비주얼 스튜디오 에디터를 사용했지만, 최신 신문물이 또 있나 봅니다. 구글에는 없는게 없는 것 같습니다. 구글 Colaboratory라는 최신 무기를 알게 되었으니 간단히 만져보고 읽어보기라도 하겠습니다. ChatGPT 선생님에게 구글 Colaboratory 사용 방법을 물어보았습니다.
구글 코랩 사용 방법
ChatGPT 선생님의 설명을 읽고 이해되는 방식대로 메모해 두겠습니다.
구글 Colaboratory, 일명 '코랩'은 구글이 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경입니다. 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있으며 별도의 설치 없이 구글 계정만 있으면 누구나 사용할 수 있습니다. 코랩은 데이터 과학, 머신러닝 프로젝트, 교육 목적 등 다양한 용도로 사용됩니다. 이제부터 코랩 사용 방법을 간단히 설명해 드릴께요.
(Jupyter Notebook이 모르는 용어라서 또 물어봤습니다)
(Jupyter Notebook은 웹브라우저에서 직접 코드를 작성하고 실행할 수 있는 오픈 소스 웹애플리케이션입니다. 데이터 과학, 프로그래밍 교육, 머신러닝 프로젝트 ㄷ등 다양한 분야에서 활용되며, 파이썬을 비롯한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 라고 답해주는 군요. 이해 잘 되었음).
코랩 사용을 위한 기본 단계
1. 구글 코랩 입장 : 구글 코랩에 접속하세요.
2. 새 노트 열기 : '파일' 메뉴에서 '새 노트'를 클릭하거나, 시작 화면에서 '새 노트 만들기'를 선택하세요.
3. 파이썬 코드 작성 : 새로운 노트가 생성되면, 코드 셀에 파이썬 코드를 입력하세요.
4. 코드 실행 : 작성한 코드 옆에 있는 실행 버튼을 클릭하면 코드가 실행됩니다. 단축키로는 Ctrl + Enter (해당 셀 실행해줌), Shift + Enter (해당 셀 실행 후 다음 셀로 이동), Alt + Enter (해당 셀 실행 후 새 셀 삽입)이 있습니다.
5. 노트 공유 : 오른쪽 상단의 '공유' 버튼을 클릭하여 다른 사람과 협업할 수 있습니다.
(시키는 대로 다 한번씩 눌러봤습니다. 구글 코랩과 친해진 느낌이 듭니다)
코랩의 고급 기능
마크 다운 사용 : 코랩에서는 마크다운을 사용하여 노트에 설명을 추가할 수 있습니다(텍스트 셀을 말하는 건가 싶어서 한 번 눌러봤습니다).
라이브러리 설치 : 필요한 파이썬 라이브러리가 없는 경우 !pip install 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.
파일 가져오기 : 로컬 파일을 코랩 환경으로 가져오거나, 구글 드라이브와 연동하여 파일을 사용할 수 있습니다(구글 드라이브 유료 결제만 해두고 잘 사용하지 않았는데 이번 기회에 숙련도를 높여보면 좋을 것 같습니다).
단축키 사용 : 효율적인 작업을 위해 다양한 단축키를 사용할 수 있습니다(이러고 설명 끝? 자습 과제라고 생각해 둡니다).
코랩을 활용한 프로젝트 예시
코랩은 데이터 분석부터 머신러닝 모델 훈련까지 다양한 프로젝트에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류를 위한 딥러닝 모델을 훈련시키는 프로젝트를 진행한다고 가정해봅시다. 다음과 같은 단계를 거칠 수 있습니다(인간 코딩 선생님 커리큘럼 중에 있는 프로젝트라 반갑네요).
1. 데이터 준비 : 데이터셋을 구글 드라이브에 업로드하고, 코랩에서 드라이브를 마운트하여 데이터에 접근합니다.
2. 모델 설계 : TensorFlow와 Keras를 사용하여 신경망 모델을 설계합니다(유튜브에서 남세동 선생님 강의를 봤더니 신경망 모델이란 단어가 반갑네요).
3. 모델 훈련 : 무료 GPU를 활용하여 모델을 훈련시킵니다(CPU 보다 CPU를 사용한 연산이 빠르다고 들었습니다).
4. 성능 평가 : 훈련된 모델의 성능을 평가하고, 결과를 분석합니다.
5. 결과 공유 : 훈련 결과와 분석 내용을 마크다운으로 정리하고, 프로젝트를 공유합니다.
코랩은 사용자가 코딩 경험이 많지 않아도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 클라우드 기반이기 때문에 어디서든 인터넷만 연결되어 있다면 작업을 이어갈 수 있습니다(오호, 동기부여로 좋은 설명이네요).
결론
구글 코랩의 기본 사용법과 고급 기능을 만져보았으니까 낯설어 하지 말고 꼭 끝까지 가봐야겠습니다. 파이썬은 내 친구, 딥러닝 기술은 내 꿈, 나도 뭐를 꼭 만들어보겠음!
https://youtu.be/uyY9_xG2hE8?si=8ZyuiCN2OzFQkxYa