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개요

다른 실습에서는 Fashion MNIST 데이터 세트를 사용하여 이미지 분류기를 학습시켰습니다. 이때 피사체가 중앙에 있는 28x28 크기의 이미지를 사용했습니다. 이 실습에서는 한 단계 더 발전시켜 이미지에서 피사체가 어디에 있든 특성을 인식할 수 있도록 학습시킵니다.

주어진 이미지에서 말 또는 사람의 포함 여부를 판단하는 말 또는 사람 분류기를 빌드하여 각 피사체를 구분 짓는 특성을 인식하도록 네트워크를 학습시킵니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.

• 시작 모델 살펴보기
• 컨볼루션을 추가하고 데이터를 수집하고 모델 정의하기
• 모델을 컴파일하고 학습시키기
• 컨볼루션과 풀링 시각화하기

기본 요건

이 실습은 독립적으로 구성되었지만, 학습 효과를 극대화하려면 TensorFlow 컨볼루셔널 신경망으로 이미지 분류 실습을 진행하시는 것이 좋습니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머에는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지 표시됩니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간---실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 패널이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 패널에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 패널에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스 목록이 있는 메뉴를 보려면 왼쪽 상단의 탐색 메뉴를 클릭합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉터리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

연결되면 사용자 인증이 이미 처리된 것이며 프로젝트가 PROJECT_ID로 설정됩니다. 출력에 이 세션의 PROJECT_ID를 선언하는 줄이 포함됩니다.

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud는 Google Cloud의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 명령줄 자동 완성을 지원합니다.

2. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 활성 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud auth list

3. 승인을 클릭합니다.

4. 다음과 비슷한 결과가 출력됩니다.

출력:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud config list project

출력:

[core] project = <project_ID>

출력 예시:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 참고: gcloud 전체 문서는 Google Cloud에서 gcloud CLI 개요 가이드를 참조하세요.

작업 1. Google Cloud 서비스 사용 설정하기

• Cloud Shell에서 gcloud를 사용하여 실습에서 사용할 서비스를 사용 설정합니다.

gcloud services enable \ compute.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ notebooks.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ artifactregistry.googleapis.com \ container.googleapis.com

이렇게 하면 Vertex AI에서 모델 학습, 배포, 설명 작업을 실행할 권한을 얻게 됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Google Cloud 서비스 사용 설정하기

작업 2. Vertex 노트북 인스턴스 배포하기

이 실습에서는 JupyterLab과 다양한 머신러닝 프레임워크로 구성된 Vertex 노트북 인스턴스가 사전 프로비저닝되어 있습니다.

인스턴스로 이동하여 엽니다.

1. Cloud 콘솔에서 Vertex AI > Workbench로 이동합니다.

2. 사용자 관리형 노트북으로 이동합니다.

3. 사전 프로비저닝된 Vertex 노트북 인스턴스 이름 옆의 JupyterLab 열기를 클릭합니다. JupyterLab 열기 옵션이 표시되기까지 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

작업 3. 실습 노트북으로 이동하기

1. Vertex 노트북에서 다음 디렉터리로 이동합니다.

training-data-analyst/self-paced-labs/learning-tensorflow/convolutions-with-complex-images/

2. CLS_Vertex_AI_CNN_horse_or_human.ipynb를 엽니다.

3. 노트북에서 실습을 계속 진행하고 화면 상단의 실행() 아이콘을 클릭하여 각 셀을 실행합니다. 또는 SHIFT + ENTER를 사용하여 셀에서 코드를 실행할 수 있습니다.

설명을 읽고 각 셀의 변경된 상황을 파악합니다.

Vertex AI에서 학습 및 배포 상태를 보려면 노트북에서 설명 이미지를 참조하고 안내를 따르세요.

노트북에서 진행 상황 확인하기

Cloud Storage 버킷 만들기

참고: 버킷을 생성하는 동안 수강생 리소스 패널에 할당된 리전을 변경하세요.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 버킷이 생성되었는지 확인합니다. Cloud Storage 버킷 만들기

Vertex AI에서 모델 학습시키기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Vertex AI에서 모델 학습시키기

일괄 예측 결과 복사하기

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 일괄 예측 결과 복사하기

수고하셨습니다

이 실습에서는 컨볼루션을 사용하여 이미지에서 피사체가 어디에 있든 특성을 식별할 수 있도록 했습니다.

다음 단계/더 학습하기

• Tensorflow 문서에서 ImageDataGenerator에 대해 참조하세요.
• Keras DataGenerator에 대해 자세히 알아보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 7월 22일

실습 최종 테스트: 2024년 7월 22일

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