추천 알고리즘과 도커&쿠버네티스

1. CNN 추천 알고리즘과 YOLO 객체 인식은 이미지 분류와 추천 시스템에 적합한 알고리즘입니다. CNN은 이미지 분류에 강점을 가지며, YOLO는 객체 인식과 위치 식별에 특화되어 있습니다. 이러한 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징을 추출하고 유사도를 분석하여 이미지를 분류하고 추천하는 것은 좋은 접근 방식입니다. 2. 데이터 처리를 위한 컨테이너에는 도커와 쿠버네티스가 모두 사용될 수 있습니다. 도커는 개발 환경을 컨테이너화하여 일관된 실행 환경을 제공하는 데 사용되며, 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 배포, 관리, 스케일링하는 데 사용됩니다. 프로젝트의 규모와 요구사항에 따라 선택할 수 있습니다. 작은 규모의 프로젝트라면 도커만으로도 충분할 수 있습니다. 3. DB 설계는 프로젝트의 요구사항과 데이터 구조에 따라 달라질 수 있습니다. 이미지 분류 및 추천 시스템에는 이미지 데이터와 해당 이미지의 카테고리 또는 추천 정보가 포함될 수 있습니다. 데이터베이스는 이러한 정보를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있도록 설계해야 합니다. 예를 들어 이미지 정보와 카테고리 정보를 관리하는 테이블을 디자인하고, 적절한 인덱싱 및 관계를 설정하여 데이터를 관리할 수 있습니다. 4. 작은 규모의 프로젝트라면 사무용 노트북이나 컴퓨터로도 이미지 분류 및 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 다만, 큰 규모의 데이터나 복잡한 모델을 다루는 경우에는 성능이나 리소스 관리 측면에서 고려해야 합니다. 필요에 따라 클라우드 서비스를 활용하거나 더 강력한 컴퓨터 리소스를 사용하는 것도 고려할 수 있습니다.