(4) 머신러닝과 Python의 관계
이 글에서는 머신러닝은 무엇인가? 에 대해 알아보고, 머신러닝을 위한 Python 라이브러리에 대해서도 알아보겠습니다. 그리고 Python이 머신러닝을 위해 사용되는 이유를 글에 있는 튜토리얼과 함께 알아보겠습니다.
머신러닝은 무엇인가?
머신러닝은 경험을 통해 자동으로 발전하는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구이며 인공지능과 관련지어 본다.
컴퓨터 공학에서 가장 알고리즘에 집중되는 분야이기도 하다. 머신러닝을 위해 모든 알고리즘을 코딩하는 시대는 이제 갔다. 파이썬과 파이썬 라이브러리, 모듈 그리고 프레임워크 덕분에 이제 더 효과적이고 쉬워졌다.
머신러닝을 위한 최고의 파이썬 라이브러리
1. 넘파이 Numpy
넘파이NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 개발된 선형 대수이다. 많은 개발자 및 전문가들은 다른 머신러닝 파이썬 라이브러리보다 이를 선호한다. SciPy, Matplotlib, Scikit-learn 등 거의 모든 파이썬 머신러닝 패키지가 넘파이에 대부분의 범위 내에 많이 의존하고 있기 때문이다.
또한 푸리에 변환Fourier transformation, 선형 대수, 난수 및 파이썬에서 행렬 및 n차원 배열과 사용되는 기능 등과 같은 복잡한 수학 연산을 처리하는 기능이 있다. 더 나아가 이 파이썬 패키지는 과학적 계산까지 가능하다. 그러므로 음파, 이미지 및 다른 이진 함수를 처리하는데 널리 사용되고 있다.
특징
- 고성능 n차원 배열 개체
- 상호적
- 일반적인 데이터를 위한 다차원 컨테이너
- 직관적
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2. 텐서플로 Tensorflow
텐서플로Tensorflow는 하이엔드 수치 계산을 위한 end-to-end 파이썬 머신러닝 라이브러리이다. 이 또한 머신러닝을 위한 가장 권장되는 파이썬 라이브러리 중 하나이다. 자연어 처리Natural language processing, 순환 신경망recurrent neural network, 이미지 인식, 단어 임베딩embedding, 손 글씨 숫자 분류handwritten digit classification와 PDEPartial Differential Equation을 위한 심층 신경망deep neural network을 처리할 수 있다. 텐서플로 파이썬은 우수한 아키텍처 지원을 보장하여 데스크톱, 서버 및 모바일 장치를 비롯한 광범위한 플랫폼에 대해 손쉽게 컴퓨팅을 구축할 수 있게 한다.
텐서플로의 주요 이점 중 하나는 머신러닝 및 AI 프로젝트를 위한 추상화abstraction이다. 이 기능을 통해 개발자는 알고리즘을 구현하는 재미없는 세부 사항을 처리하는 것보다 앱app의 포괄적인 로직logic에 집중할 수 있다. 게다가 이 라이브러리를 사용하면 파이썬 개발자들은 이제 AI와 머신러닝을 손쉽게 활용하여 안면 인식, 음성 인식과 같은 사용자 입력에 즉각 반응하는 고유한 응답성 애플리케이션을 만들 수 있다.
특징
- 속도에 최적화, 빠른 선형 대수 연산을 위해 XLA와 같은 기술을 사용
- 반응형 구조
- 탄력적
- 쉽게 교육 가능
- 병렬 신경망 교육
- 대규모 사용자 커뮤니티
- 오픈 소스
추가 정보
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3. 판다스 Pandas
머신러닝 프로젝트에서는 데이터 준비하고 기본 트렌드 및 패턴을 분석하는데에 상당한 시간이 필요하다. 바로 여기가 파이썬 판다스가 머신러닝 전문가들의 관심을 끄는 대목이다. 파이썬 판다스는 데이터 조작 및 분석을 위한 다양한 툴과 함께 제공되는 오픈 소스 라이브러리이다. 이 라이브러리의 도움으로 SQL 데이터베이스, CSV, JSON 파일 및 엑셀Excel과 같은 다양한 소스의 데이터를 읽을 수 있게 된다.
이 기능을 사용하면 한두 개의 명령만으로 복잡한 데이터 작업을 관리할 수 있다. 또한 파이썬 판다스는 데이터를 합치고 시계열time-series 기능을 그룹화하고 필터링하는 많은 방법을 포함한다. 전반적으로 판다스는 단순히 데이터 관련 작업을 처리하는 데만 국한된 것이 아니라 보다 집중되어 있고 강력한 데이터 툴을 만드는 최고의 출발점 역할을 해낸다.
특징
- 디폴트 및 사용자 지정 인덱싱indexing으로 빠르고 효율적인 DataFrame 개체
- 다양한 파일 형식에서 in-memory 데이터 개체로 데이터 로딩하는 툴
- 데이터 정렬data alignment와 결측 데이터missing data의 통합 처리
- 데이터 세트 reshaping and pivoting
추가정보
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4. 사이파이 Scipy
사이파이Scipy도 마찬가지로 또 하나의 인기 있는 머신러닝 파이썬 라이브러리다. 인테그레이션integration, 최적화, 선형 대수와 통계에 대한 다양한 모듈을 포함하여 머신러닝 매니아들 사이에서 가장 인기 있는 라이브러리였다. 사이파이 라이브러리와 사이파이 구성stack에는 차이가 있다. 사이파이가 사이파이 구성을 뒷받침해주는 핵심 패키지 중 하나이다. 더불어 사이파이는 이미지 조작에도 아주 유용하다.
특징
- 쉬운 수학 연산 처리
- 하위 모듈submodule을 사용하여 수치적분 및 최적화와 같은 효율적인 수치 루틴 제공
- 신호 처리signal processing 지원
추가정보
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5. 케라스 Keras
케라스Keras는 머신러닝을 위한 가장 멋진 파이썬 라이브러리 중 하나이다. 머신러닝 초보자에게 추천해줄만 하다. 게다가 신경망을 더 쉽게 표현할 수 있는 방법을 제공하기도 한다. 또한 모델 컴파일링, 데이터 세트 처리, 결과 평가, 그래프 시각화 등 많은 유틸리티를 제공한다.
케라스는 내부적으로 텐서플로나 티아노Theano를 백엔드로 사용한다. CNTK와 같은 다른 인기 있는 신경망 프레임워크도 사용할 수 있다. 케라스는 백엔드 인프라를 사용하여 계산 그래프를 구성하고 이를 작업 수행하는 데 사용하기 때문에 다른 라이브러리에 비해 속도가 느리다. 덧붙여 케라스는 Inception, SqueezeNet, Mnist, VGG, ResNet 등의 pre-trained 모델과 전처리된 데이터 세트를 제공한다.
특징
- CPU와 GPU에서의 원활한 실행
- 미리 레이블링된 데이터 세트
- 데이터 전처리reprocessing를 위한 여러 가지 방법
- 모델 평가
- 모듈형modularity
추가정보
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6. 티아노 Theano
핵심에서 티아노는 다차원 배열을 다루는 수학 식을 정의, 최적화, 더 나아가 평가까지 할 수 있게 하는 잘 알려진 과학 컴퓨팅 라이브러리다. 여러 머신러닝과 AI 애플리케이션의 초석은 까다로운 수학식을 반복적으로 계산하는 것이다.
티아노는 데이터 집약적인 계산을 CPU에서만 실행할 때 더 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 또한 GPU에 잘 최적화되어 있으며 기호 미분symbolic differentiation을 효과적이게 하며 광범위한 코드 테스트 기능을 포함한다.
최고 성능에 대해 논한다면 티아노는 대형 신경망에서 계산을 처리하는 기능이 있는 훌륭한 파이썬 머신러닝 라이브러리이다. (특히 딥러닝 알고리즘에서의)머신 러닝 앱의 실행 시간과 개발 시간을 높이는 것을 목표로 한다. 텐서플로와 비교했을 때 티아노에게 딱 하나 단점이 있다면 초보자에게는 구문이 꽤나 어렵다는 것이다.
특징
- 넘파이와의 긴밀한 통합
- GPU의 투명한 사용
- 효율적인 기호 미분
- 속도 및 안정성 최적화
- 동적dynamic C 코드 생성
- 광범위한 유닛 테스트 및 자체 검증
추가정보
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Python은 기계 학습(ML) 애플리케이션에 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. 가독성, 다양성 및 사용 용이성으로 유명하여 개발자, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어 모두에게 이상적인 선택입니다.
Python 생태계에는 NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 기계 학습을 지원하는 많은 라이브러리와 도구가 있습니다. 이러한 라이브러리는 개발자가 복잡한 데이터 분석을 수행하고 예측 모델을 구축하며 데이터 시각화를 수행할 수 있도록 하는 강력한 알고리즘과 도구를 제공합니다.
Python은 사용 가능한 라이브러리와 도구를 지속적으로 업데이트하고 개선하는 강력하고 활발한 개발 커뮤니티로 인해 기계 학습 프로젝트에서도 인기가 있습니다.
머신러닝 및 AI에 Python이 선호되는 이유는?
Python은 기계 학습 모델을 구축하는 데 오랫동안 선호되는 언어였습니다 . AI 및 ML 개발자가 Python을 선택하는 몇 가지 이유가 있습니다.
- 사용 용이성 : Python은 간단하고 읽기 쉬운 구문으로 알려져 있어 개발자가 코드를 더 쉽게 작성하고 이해할 수 있습니다.
- 대규모 커뮤니티 : Python에는 기계 학습을 위한 라이브러리 및 도구 개발에 지속적으로 기여하는 개발자 및 데이터 과학자로 구성된 크고 활발한 커뮤니티가 있습니다.
- 강력한 라이브러리 : Python에는 기계 학습을 위한 강력한 도구 및 알고리즘의 방대한 라이브러리가 있습니다.
- 다양성 : 파이썬은 웹 개발, 데이터 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.
- 분석 및 과학적 컴퓨팅으로 인해 AI 및 ML 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
- 상호 운용성 : Python은 다른 프로그래밍 언어 및 도구와 잘 통합되므로 기존 시스템 및 기술과 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 최고의 Python 기계 학습 자습서
이 Python ML 자습서는 Python, 기계 학습 또는 둘 다를 처음 사용하는 경우 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 단계별: Python의 첫 번째 기계 학습 프로젝트 이 자습서에서는 Python을 사용하여 첫 번째 기계 학습 프로젝트를 만드는 단계별 가이드를 제공합니다. 이 자습서는 초보자가 접근할 수 있도록 설계되었으며 Python을 사용한 기계 학습에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.
2. 자습서는 Python SciPy 라이브러리를 다운로드 및 설치하고 데이터 세트를 로드하는 것으로 시작합니다. 다음으로 통계 요약 및 데이터 시각화를 수행하여 데이터 세트 구조를 이해합니다. 그런 다음 6개의 서로 다른 머신 러닝 모델을 생성하고 성능을 평가한 후 가장 적합한 모델을 선택합니다. 마지막으로 k-겹 교차 검증을 사용하여 선택한 모델의 정확도에 대한 신뢰를 구축하고 새 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
- Python의 선형 회귀에 대한 자습서 이 자습서는 Python에서 기본 기계 학습 기술을 구현하는 단계별 가이드입니다. 이 자습서는 통계 및 확률에 대한 기본 지식, Python 및 해당 라이브러리에 대한 친숙함, 경사 하강법에 대한 이해를 포함한 전제 조건을 다룹니다.
- 자습서에는 데이터를 로드하고, 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하고, 교육 데이터에 선형 회귀 모델을 맞추고, 테스트 데이터를 사용하여 예측하고, 모델의 성능을 평가하고, 데이터 및 회귀선을 그리는 단계가 포함되어 있습니다. . 이 자습서를 마치면 Python에서 선형 회귀를 구현하는 방법과 모델의 성능을 평가하는 방법을 배웠을 것입니다.
- 자습서: 신경망 구축 및 예측 이 자습서에서는 AI 애플리케이션용 Python을 사용하여 처음부터 신경망을 구축하는 방법을 설명합니다. 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 기본 사항을 다루고 신경망이 내부적으로 어떻게 작동하는지 설명합니다. 이 자습서에는 입력 및 출력 레이어 정의, 숨겨진 레이어 만들기, 시그모이드 활성화 함수 사용에 대한 단계별 지침이 포함되어 있습니다. 또한 신경망으로 예측하고 정확도를 평가하는 방법도 다룹니다.
- Python을 사용한 기계 학습 소개 이 자습서에서는 k-최근접 이웃 분류기, 신경망, Naive Bayes 분류기, 선형 회귀, 의사 결정 트리 및 클러스터링 알고리즘을 비롯한 다양한 알고리즘과 기술을 다루는 기계 학습 및 Python에 대한 소개를 제공합니다. 또한 NumPy, scikit-learn 및 TensorFlow와 같은 다양한 라이브러리 및 도구를 다룹니다.
2. 이 자습서는 초보자가 기계 학습의 기본 사항을 이해하고 Python에서 이러한 알고리즘을 구현하는 데 견고한 기반을 제공하는 데 도움이 됩니다. 지도 및 비지도 학습, 모델 평가, 교차 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝을 모두 다룹니다.
- NumPy 자습서: Python의 데이터 과학 소개 이 자습서는 데이터 과학용 Python 라이브러리인 NumPy에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 배열 생성, 유용한 계산을 수행하기 위한 배열 조작, 배열 인덱싱 및 분할을 포함하여 NumPy 사용과 관련된 핵심 개념과 기술을 다룹니다.
2. 이 자습서에서는 브로드캐스팅 배열, 기본 배열 작업, 행렬 곱셈 및 통계 함수와 같은 고급 배열 작업과 같은 고급 주제도 다룹니다. 튜토리얼이 끝날 때까지 독자는 NumPy에 대해 확실하게 이해하고 데이터 과학에 NumPy를 사용하는 데 필요한 기술을 갖추게 됩니다.
- Scikit-Learn 자습서: Python 기계 학습 이 자습서에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Python 기계 학습의 기본 사항을 소개합니다. 데이터 탐색, 전처리, 모델 구성, 예측, 검증 및 성능 평가를 다룹니다. 이 자습서에서는 KMeans 알고리즘을 사용하여 감독되지 않은 모델을 구축하고 SVM(Support Vector Machines) 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 구축하는 방법을 설명합니다.
- 튜토리얼이 끝날 때까지 독자는 scikit-learn을 사용하여 Python에서 기계 학습 모델을 구축하고 평가하는 방법을 확실하게 이해하게 될 것입니다. 초보자이든 숙련된 실무자이든 이 자습서는 scikit-learn 및 Python 기계 학습을 시작하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다.
- 감정 분석 자습서: Python NLTK 라이브러리 소개 이 자습서에서는 Python의 NLTK 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 소개합니다. 이 자습서에서는 텍스트 데이터 처리를 위한 NLTK의 중요한 기능과 감정 분석에 사용되는 다양한 접근 방식을 다룹니다. 이 자습서에서는 텍스트 데이터 분할 및 필터링, 단어 빈도 분석, 일치 및 배열 찾기, 기본 제공 및 사용자 지정 분류자를 사용한 감정 분석 수행과 같은 주제를 다룹니다.
- 자습서가 끝날 때까지 사용자는 NLTK의 기본 기능과 감정 분석에 사용되는 다양한 접근 방식을 잘 이해하여 자신의 감정 분석을 수행하고 수집된 통찰력을 기반으로 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
- 자습서: Python 및 DVC를 사용한 데이터 버전 제어 이 자습서는 기계 학습 및 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 버전 제어를 위해 DVC라는 도구를 사용하는 방법에 대한 개요를 제공합니다. 도구를 설치 및 초기화하고, 데이터 세트 및 모델을 추적하고, 변경 사항을 커밋하고, 팀원과 작업을 공유하는 방법을 설명합니다. 또한 실험을 정확하게 재현하고 데이터 손실을 방지하는 데 있어 데이터 버전 제어의 중요성을 강조합니다.
- DVC를 사용하여 개발자는 데이터와 모델을 효과적으로 관리하고 버전을 제어하여 재현 가능한 실험을 생성하고 팀 구성원 간의 협업을 개선할 수 있습니다.
- Python을 사용한 얼굴 감지 자습서 이 자습서에서는 Python을 사용한 얼굴 감지를 소개합니다 . 컴퓨터가 이미지의 특징을 이해하는 과정과 이러한 특징을 분석하여 사람의 얼굴을 감지하는 방법을 다룹니다. OpenCV 라이브러리를 사용하고 최소한의 Python 솔루션을 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지하는 방법을 보여줍니다.
- 튜토리얼은 또한 전통적인 얼굴 감지 기술 사용의 장단점을 다루고 데이터 증대 기술을 통해 정확도를 향상시키는 팁을 제공합니다. Python 프로그래밍에 익숙하고 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 대한 지식이 있는 초급에서 중급 프로그래머를 위해 설계되었습니다. 자습서가 끝나면 참가자는 간단한 Python 스크립트를 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지할 수 있습니다.
- Python을 사용한 음성 인식 자습서 이 자습서는 음성 인식에 대한 소개와 이를 Python 애플리케이션에 통합하는 방법을 제공합니다. 음성 인식 작동 방식의 기본 사항과 PyPI에서 사용할 수 있는 다양한 패키지를 다룹니다. SpeechRecognition 패키지에 중점을 두고 이를 설치하고 오디오 파일 또는 마이크 입력에서 음성을 인식하는 데 사용하는 방법을 설명합니다. 패키지 사용 방법을 보여주는 예제 코드가 제공됩니다.
- 이 자습서는 향상된 접근성 및 상호 작용과 같은 Python 응용 프로그램에 음성 인식을 통합할 때의 이점을 강조하면서 끝납니다.