1. Setting up the environment for ML

Configuring the environment for analysis

 

Miniconda 와 Jupyter Notebook 사용하는 것은 머신 러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트를 효율적으로 관리하고 작업하는데 큰 도움이 된다. 이러한 도구를 사용하면 프로젝트의 생산성을 향상시키고 코드와 결과를 쉽게 공유할 수 있다.

 

- Miniconda 설치:

Anaconda 는 데이터 사이언스 미 머신 러닝 패키지를 포함한 대규모 배포판이다.

그러나 Miniconda는 Anaconda의 경량 버전으로 필요한 패키지만 설치할 수 있다.

이것은 시스템 리소스를 절약하고 불필요한 패키지를 설치하지 않고도 원하는 패키지를 선택적으로 설치할 수 있게 해준다.

 

- Jupyter Notebook:

주피터 노트북은 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 수행하는 데 매우 편리한 도구이다.

다음은 주피터 노트북을 사용하는 이점이다.

• 대화형 작업 환경:
  주피터 노트북은 코드 블록과 텍스트 설명을 함께 사용하여 대화형 작업환경을 제공한다.
  이것은 데이터 탐색, 시각화, 코드 테스트 및 문서 작성을 효과적으로 수행하는 데 도움이 된다.
• 시각화 지원:
  주피터 노트북은 코드와 그래프를 한 노트북에서 함께 표시할 수 있어 결과를 시각적으로 쉽게 이해하고 공유한다.
• 커뮤니티 지원 및 확장성:
  주피터 노트북은 널리 사용되며 확장 가능한 커뮤니티와 다양한 확장 기능을 제공한다.
  이러한 확장 기능을 사용하여 작업 흐름을 개선하고 사용자 정의 환경을 만들 수 있다.
• 환경 분리와 관리:
  주피터 노트북을 사용하면 프로젝트마다 독립적인 환경을 생성하고 관리할 수 있다.
  미니콘다를 사용하면 conda 환경을 만들어 필요한 패키지를 분리된 환경에 설치할 수 있다.
  이것은 패키지 간의 충돌을 방지하고 프로젝트 간에 환경을 쉽게 전환할 수 있게 해준다.

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Install Miniconda

 

1. Miniconda Installer 링크

https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/

Miniconda — miniconda documentation

 

 

2. 가상환경 설정

 

# 가상환경 생성
conda create -n {env_name} python={version}
conda create -n test_env python=3.6

 

# 가상환경 조회
conda info --envs
conda env list

 

# 가상 환경 삭제
conda remove -n {myenv} --all
conda remove -n test_env --all

 

• 가상환경 생성 이유
  
  • 의존성 관리:
    프로젝트마다 다른 라이브러리와 의존성을 가질 수 있다.
    가상 환경을 사용하면 각 프로젝트마다 독립적인 환경을 생성하여 필요한 라이브러리와 버전을 분리할 수 있다.
  • 프로젝트 격리:
    가상 환경을 사용하면 각 프로젝트를 격리된 공간에서 실행할 수 있으므로,
    한 프로젝트의 라이브러리나 설정이 다른 프로젝트에 영향을 주지 않는다.
  • 버전 관리:
    특정 프로젝트에서 사용 중인 라이브러리 버전을 유지하거나 업그레이드 할 수 있다.
    이는 호환성 문제를 피하고 프로젝트의 안정성을 유지하는 데 도움이 된다.
• 가상환경 생성의 장점
  
  • 환경 격리:
    가상 환경은 서로 격리되어 있으므로, 하나의 환경에서 실험하더라도 다른 환경에는 영향을 주지 않는다.
  • 효율적인 리소스 관리:
    각 가상 환경은 필요한 라이브러리만 포함하므로 시스템 리소스를 효율적으로 관리할 수 있다.
  • 프로젝트 격리:
    데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트는 다양한 데이터와 요구 사항을 가진다.
    각 프로젝트를 별도의 가상환경에서 실행하여 프로젝트 간의 간섭을 방지하고 프로젝트를 독립적으로 관리한다.

 

3. 가상환경 실행

 

conda activate test_env

 

pip install ipykernel

위 명령어는 Jupyter Notebook이나 JupyterLab과 같은 대화형 Python 환경에서 사용할 수 있는 IPython 커널을 설치하는 명령어이다. 이 커널은 Jupyter 환경에 Python 코드를 실행하고 결과를 표시하는 데 사용된다.
IPython 커널은 Jupyter Notebook과 같은 환경에서 코드 실행 및 대화식 프로그래밍을 가능하게 한다.

따라서 이 명령을 실행하면 Conda 가상환경에 ipykernel 패키지가 설치되며 이후에는 해당 가상환경에서
Jupyter Notebook 또는 JupyterLab을 실행할 때 이 커널을 사용할 수 있게 된다.