Machine Learning 서버 구축
학계의 수 십년간의 연구와 세미나보다 알파고의 5번의 대국이 Machine Learning(기계학습) 이란 전문용어를 초등학교 학생들 사이에서도 회자되게 하였으니...그 동안 발전된 기계학습의 기술도 대단하지만 기업의 마케팅과 메스미디어의 영향이 얼마나 큰지 보여주는 일면이기도 하다. 그 동안 Deep Neural Network은 Non-linear Activation 문제, Label되어 있는 Data의 부재, Overfitting과 Back-propagation의 한계, Local minima의 문제 등으로 한계에 도달했었으나 최근에 ReLU, Big Data, Dropout, GPGPU의 활용 등으로 그 활용가능성을 충분히 보여주고 있다. 또한 Caffe, Touch, Theano에 이어 구글이 최근 오픈한 Tensorflow 등의 Deep Learning 프레임워크는 Machine Learning을 만개하는 촉매역할을 충분히 하고 있다. 그럼 Tensorflow와 일반 PC를 이용한 Machine Learning 서버를 구축해보자. 하드웨어는 - CPU : Intel Core i7 - Main Memory : 16 GB - Graphic Card : GeForce GT 620 CPU는 일반 PC에서 사용하는 8 Core i7 정도면 되지만 RAM은 8~16 GB 정도지만 다다익선이고, 그래픽 카드는 Nvidia 980이상을 추천한다. (타이탄 X면 더욱 좋지만 비싸니 집에 돌아 다니는 GT 620도 그런데로...^^) OS는 CUDA 설치를 위하여 최신의 LTS버전인 Ubuntu 16.04 보다는 14.04.4 버전을 설치한다. 우분투는 http://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads 에서 64 bit로 다운로드를 받아 부팅이 가능한 CD나 USB로 Burning하여 설치한다. 우분투 설치는 오래전 스랙웨어와 비교하면 너무나 쉽다. (그냥 엔터 몇번...^^