주피터 노트북 사용하는 이유?

[kyupid]

1. Jupyter Notebook을 AI/ML 분야에서 사용하는 이유:

   • 코드를 셀 단위로 나누어 실행할 수 있는 대화형 개발 환경
   • 그래프, 차트, 이미지 등을 코드와 함께 쉽게 삽입하고 시각화
   • 마크다운 문법을 지원하여 코드와 함께 설명, 수식, 이미지 등을 포함한 문서 작성
   • 코드, 데이터, 실행 결과 등을 하나의 파일로 저장하여 분석 과정의 재현성 확보
   • Jupyter Notebook 파일을 쉽게 공유하여 팀 내 협업 용이, GitHub 등과 연동하여 버전 관리

2. 백엔드 개발과 AI/ML 분야의 개발 환경 차이:

   • 백엔드 개발: 주로 IDE나 텍스트 에디터를 사용하여 코드 작성, 별도의 터미널이나 실행 환경에서 코드 실행
   • AI/ML 분야: 대화형 개발, 데이터 시각화, 문서화, 재현성 등이 중요하여 Jupyter Notebook 사용

3. AI/ML 분야의 작업 특성:

   • 데이터 처리 방법을 코드(함수)로 정의하고, 실행 순서와 이유 등을 문서화
   • 데이터 분석과 실험 과정을 상세히 기록하고 공유하여 협업에 활용

4. 백엔드 개발과 AI/ML 분야의 주요 업무와 고려 사항:

   • 백엔드 개발: 서버, 데이터베이스, API 구축 및 관리가 주된 업무, 코드의 성능, 안정성, 확장성이 중요
   • AI/ML 분야: 데이터 전처리, 특성 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등의 작업이 주를 이루며, 모델의 성능과 일반화 능력이 중요한 평가 기준

5. AI/ML 분야의 실험 과정과 문서화의 중요성:

   • 실험 과정과 결과를 상세히 문서화하고 공유하여 다른 연구자나 팀원들의 실험 재현, 아이디어 공유, 협업 가능
   • Jupyter Notebook은 문서화와 협업을 위한 최적의 도구로 활용

6. AI/ML 분야의 연구와 실험 비중:

   • AI/ML 분야는 연구와 실험의 비중이 높아, 개발 과정 자체보다는 데이터 처리, 모델링, 문서화 등에 더 중점
   • 모델을 실제 서비스에 배포하고 운영하는 단계에서는 백엔드 개발과 유사한 작업 필요