분류 전체보기 (13) 썸네일형 리스트형 도커 컨테이너의 아이피 고정(docker network) 1부 1부 - 도커 네트워크 생성 개발한 딥러닝 모델을 남들이 잘 쓸 수 있도록 배포하는 것은 모델을 만드는 과정만큼 까다롭다. 딥러닝 모델은 무겁고, 연산량이 많기 때문에 모델을 많은 사람이 동시에 사용하는 환경에서는 여러 장비로 분산 처리 하는 것이 좋다. 우리는 GPU가 4장씩 내장된 서버 2개를 제공받았고, 딥러닝 추론을 하는 8개의 도커 컨테이너, 요청 분산을 위한 NGINX컨테이너 2개를 만들어서 요청을 처리했다. NGINX는 웹 서버 프로그램으로 백엔드 서버로 들어오는 요청을 총 8개 컨테이너에 골고루 분산시켜 주는 역할을 한다. 그런데 가끔 서버를 리부팅 한 후에 백엔드서버 - NGINX - 딥러닝추론 컨테이너의 통신이 종종 먹통이 되는 사례가 발생했다. 원인을 분석해보니 각 도커 컨테이너의 I.. 파이썬 함수 디폴트 설정(:와 = 의 차이) 쉽게 이해된다고 해서 제대로 암기하지 않으면 낭패를 보는 수가 있다. 함수 정의시 디폴트 값 설정은 : 로 해도 상관없고 =로 해도 크게 상관없다. 위 그림은 test1 과 test2 라는 함수가 각각 value 디폴트 값을 126으로 설정된 모습이다. 만약 호출 시 value 값을 입력 받았다면 입력 받은 값을 value 로 취하는 출력 하는 모습이다. 위 내용은 아주 기초적인 내용이고 직관적이기 때문에, 특별히 신경쓰지 않고 평소 혼용해서 사용했다. 그리고 당연히 두 가지 경우 모두, 값을 입력하지 않으면 value값은 126으로 동작할 것이라 생각했다. 그러나 두 함수는 차이가 있다. 위 그림을 보자. 인자값을 주지 않은 경우 test2 함수는 디폴트값을 이용해 잘 작동한 반면, test1 함수는 .. 통계의 함정 : 백신의 효용성과 부작용의 관계 요즘 백신에 대한 불신이 깊어져 접종을 거부하는 움직임이 상당하다. 한때 메크로까지 동원하여 백신을 예약하던 시기가 있었지만, 현재는 잔여 백신을 조회하면 어렵지 않게 접종을 받을 수 있다. 백신을 맞고 안맞고는 개인의 선택이다. 그러나 잘못된 정보를 통해 선택이 이루어지는 상황은 최대한 지양해야 한다. 아래 그림은 오늘 내 유튜브 알고리즘에 뜬 영상인데, 위중증 환자의 절반이 2차백신 접종자라는 결과를 통해 백신의 효과를 부정하는 내용이고, 댓글도 대부분 그런 내용이다. 그냥 정치 유튜버면 모를까 이 채널은 언론을 표방한 채널이며 꽤 많은 구독자를 보유하고 있다. 그럼에도 불구하고 통계의 함정에 빠져 결과를 잘못된 방향으로 해석하고 있다. 본 글에서는 영상에서 발생한 통계적 오류를 지적한다. 정확한 수.. 디지털신기술분야 핵심인재양성 컨퍼런스 후기 용산 드래곤시티에서 개최된 디지털신기술분야 핵심인재양성 컨퍼런스에서 강연을 듣는 중이다. '당신의 모든 것이 메시지다' 라는 제목으로 발표를 하신 송길영 바이브컴퍼니 부사장님의 기조연설에서 인상 깊은 내용이 있었다. 세상은 빠르게 변하고 있고, 많은 변화중에서 이해가 부족한 내용들이 있었다. 그것들에 관해 나름대로 해석을 해주신 부분이 많았는데, 인상 깊었던 내용은 배달 어플의 성공 이유에 관한 내용이다. 그동안 배달의 민족과 같은 배달 앱이 성공할 수 있었던 이유는 배달 음식을 주문할 때 전화보다 어플이 편리하다고 생각해 왔었다. 나의 경우 정확히 따져보면 배달 어플이 전화보다 압도적으로 편리하다는 느낌은 없다. 업데이트를 하고 난 직후는 오히려 전화보다 불편했던 기억도 있다. 그럼에도 불구하고 배달 .. 주가 예측 연구의 종류 정리 1 본 글에서는 프로그래밍을 활용한 주가 예측 분야의 다양한 방법론을 설명하고 해당 방법론들의 장단점을 정리해보고자 한다. 이후에는 가볍게 구현한 코드를 통해 좀 더 디테일하게 설명할 예정이다. 목차는 다음과 같다. 1. 규칙 기반 매수,매도 모델 2. 딥러닝 기반 주가 예측 모델 2.1 딥러닝 기반 주가 예측 모델(NLP) 2.2 딥러닝 기반 주가 예측 모델(기술적 지표) 2.3 딥러닝 기반 주가 예측 모델(강화학습) 3. 기타 1. 규칙 기반 매수,매도 모델 규칙 기반은 알고리즘 매매/ 자동 매매/시스템 트레이딩 등 개념과 비슷하다. 하지만 본 글에서 굳이 '규칙' 이라는 단어를 사용한 것은 특정한 규칙에 의해 작동하지 않는 딥러닝 모델과의 구분을 위해 사용했다. 규칙 기반의 모델은 단어 그대로 특정 규.. 비판적 사고와 권위의 상관 관계 선동과 날조, 사기와 속임수가 난무하는 요즘 비판적 사고는 생존에 필수적인 스킬이 되어버린 것 같다. 하지만 사람들은 본인에게 듣기 좋은 말이라면 비판적으로 생각하지 않고 그대로 수용하는 경우가 많다. MBTI 처럼 아무 과학적 근거 없이, 모든 사람들에게 좋은 점 위주로 설명하는 심리 검사가 유행하는게 이런 이유이지 않을까 싶다. 하지만 몇년 전 방송인 김제동은 젊은 구직자들에게 취업이 안되는건 사회탓이라는 위로 아닌 위로를 했다가, 엄청난 비판(비난)에 시달렸다. 이는 듣기 좋은 말을 하고도 욕을 먹은 희귀한 사례에 속한다. 욕먹은 가장 큰 이유는 본인이 노력을 안해놓고서 사회를 탓하는 남탓, 책임 회피성 생각을 심어준다는 이유였다. 김제동을 비판하는 사람들을 보며, 과거에 비해 감언이설에 속지 않고.. 파이썬 캔들 차트 구현 주가 분석 연구를 하게 되면 차트를 통해 시각화해야하는 경우가 많다. 그러나 캔들 차트는 구현이 까다로워서 대중적으로 사용되지는 않았었는데, FinaceDataReader 라이브러리에 차트 기능이 추가되어 간편하게 차트 시각화가 가능해졌다. 직접 사용해 본 결과, 코드 한줄로도 간단한 캔들 차트가 완성되어 무척 신기했다. 그러나 각 캔들의 정확한 날짜를 알기 위해서는 줌 인 기능을 통해 엄청 크게 확대한 후 눈으로 짐작해야해서 매우 불편했다. 따라서 가격 캔들과 거래량 봉에 마우스를 갖다대면 날짜와 가격을 알 수 있도록 코드를 커스터마이징 했다. 코드는 다음과 같으며 깃허브에도 공유할 예정이다. 사용하기 위해서는 FDR의 chart.plot 함수를 재정의 하거나 아래 코드의 함수를 자신만의 이름으로 바꿔.. 파이썬을 이용해 급등 종목 추출하기 In [8]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [1]: import pandas as pd import numpy as np import FinanceDataReader as fdr import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta FinanceDataReader를 이용해 종목 데이터 전체를 가져오기¶ KRX : KRX 종목 전체 KOSPI : KOSPI 종목 KOSDAQ : KOSDAQ 종목 KONEX : KONEX 종목 In [.. 이전 1 2 다음
