MAC에서 keras 설치 관련 질문입니다.

안녕하세요 :) cpu로 진행을 하실경우 따로 install_keras()에 인자값을 주지 않으셔도 됩니다 ! install_keras()로만 진행을 한번 해보시는 것을 권해드립니다! 설치에 있어 계속해서 문제가 생기신다면 아래 두 글을 참조해주시길 바랍니다! 1. https://keras.rstudio.com/ 2. http://m.blog.daum.net/geoscience/1161?tp_nil_a=2

추천 인강과 교재 질문입니다.

안녕하세요! 반갑습니다. R은 공부하면 할 수록 뭔가 더 할 수 있을 것만 같지만, 그것을 배우기 위해서 어떻게 나아가야할지 많은 고민이 필요한 언어이죠. 저 또한 그랬습니다 :) 이제 작성자 분께서 한걸음 더 앞으로 나아가기 위해서 작은 선택을 하셔야 할 단계이지 않을까 합니다. 우선 R을 활용해서 어떠한 것을 하시고 싶으신지 확실하게 정하셔야 한다는 것입니다. 예를들면 R을 활용한 데이터분석, 머신러닝, 시각화 등 그리고 선택하신 주제를 바탕으로 작은 프로젝트를 구성해 보시는 것을 권해드립니다! 그 프로젝트를 수행하기위한 지식은 이제 누군가가 선생님께 억지로 강요하는 지식이 아닌 갈증을 스스로 해소하기 위한 지식이 될테니까요 :) 그때 가셔서 필요한 지식이 무엇인지 정확하게 파악하신 후에 앞으로의 발걸음을 어디로 향하여야할지 정해도 늦지 않을듯 싶습니다! 감사합니다! (R을 활용한 SHINY 구축은 제 강의를 들어보세요 ~ ㅎㅎㅎ )

R 관련 기초질문입니다.

안녕하세요:) 우선 R 그리고 R 스튜디오란 제가 예전 제 블로그에 작성한 글이 있는데 이 글을 참고하시는 것도 좋은 방법이 되지 않을까 합니다 ! https://blog.naver.com/brink0/221232156922 R 스튜디오 다운로드 링크 :https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ R 설치 다운로드 링크 : https://cran.r-project.org/bin/windows/ CPU GPU 구분 방법 : 내PC - 제어판 - 시스템 및 보안 - 시스템 까지 접근하신 후에 시스템 부분에 프로세서 : 부분에서 확인 가능합니다. CPU GPU의 차이는 딥러닝 연산을 하는데 있어서 어느정도 속도의 차이가 발생하는 것입니다. GPU는 CPU와는 다르게 병렬연산이 가능하여 더 빠른 연산의 속도를 가져다 주며 더 깊고 많은 레이어가 쌓일수록 그 힘은 배가 됩니다. 하지만 입문, 간단한 딥러닝의 경우 CPU도 충분히 해낼수 있습니다.(저도 CPU로 사용하고 있습니다 ㅎㅎ;;) 음 그리고 R에 관한 글은 제가 예전에 블로그에 적어논 글을 참고하시는게 어떨까 합니다 ㅎㅎㅎ 간추려 말씀드리면 R은 개발툴 프로그램의 느낌은 30%, 통계 혹은 수학적연산을 위한 언어의 느낌 70% 정도로 저는 생각합니다 ㅎㅎㅎ. 그럼 즐거운 공부가 되시길 바라겠습니다!

keras

안녕하세요 :) 반갑습니다! 우선 케라스를 설치하시기 이전에 아나콘다를 설치해주셔야 할 듯 싶습니다! 아나콘다는 파이썬 데이터 사이언스 플랫폼이며 분석에 필요한 라이브러리를 한번에 설치해 줍니다. 그래서 첫번째, 아나콘다를 설치해 주세요. https://www.anaconda.com/download/ 두번째, 다시 install_keras() 함수를 실행해 주세요. ( cpu 이신 경우 따로 옵션을 주지않으셔도 좋습니다 ㅎㅎ) Installation of TensorFlow complete. Installation of Keras complete. 이러한 안내메세지 혹은 완료되었다는 문구가 나타날 것 입니다 :) 만약,아나콘다 설치 후 install_keras() 를 통해 설치가 잘 되지 않는다면 그때는 install.packages('devtools') devtools::install_github("rstudio/keras")코드로 설치를 진행해 보세요! 그럼 오늘도 화이팅 입니다 :)감사합니다.!