Machine Learning with Python

Python은 데이터 분석 및 기계 학습에 널리 사용되는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 다양한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 Python을 사용하면 기계 학습 알고리즘을 쉽게 구현하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 기계 학습의 기본 사항을 살펴보고 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 및 프레임워크를 소개합니다.

Types of Machine Learning

기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터에서 학습하는 것과 관련된 인공 지능의 하위 분야입니다. 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

① Supervised Learning

감독 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 예측을 수행하도록 모델을 훈련시키는 프로세스입니다. 지도 학습의 가장 일반적인 유형은 분류와 회귀입니다. 분류에서 목표는 이메일이 스팸인지 여부와 같은 범주 레이블을 예측하는 것입니다. 회귀에서 목표는 주택 가격과 같은 연속적인 가치를 예측하는 것입니다.

② Unsupervised Learning

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 데이터에서 패턴과 관계를 발견하는 프로세스입니다. 비지도 학습의 가장 일반적인 유형은 클러스터링과 차원 축소입니다. 클러스터링에서 목표는 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 것입니다. 차원 축소에서 목표는 중요한 정보를 유지하면서 데이터의 기능 수를 줄이는 것입니다.

③ Reinforcement Learning

강화 학습은 에이전트가 환경에서 의사 결정을 내리도록 교육하는 기계 학습 유형입니다. 에이전트는 시행착오를 통해 학습하고 보상 또는 페널티의 형태로 피드백을 받습니다. 강화 학습은 로봇 공학 및 게임과 같은 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

Popular Machine Learning Libraries

Python을 사용한 기계 학습에 사용할 수 있는 많은 라이브러리와 프레임워크가 있습니다. 가장 인기 있는 라이브러리는 다음과 같습니다.

• scikit-learn: 이 라이브러리는 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소를 포함하여 지도 및 비지도 학습을 위한 광범위한 도구를 제공합니다.
• TensorFlow: 이 라이브러리는 Google에서 개발했으며 딥 러닝 및 신경망에 널리 사용됩니다.
• Keras: 이 라이브러리는 Python으로 작성되고 TensorFlow, CNTK 또는 Theano에서 실행할 수 있는 고급 신경망 API입니다.
• PyTorch: 이 라이브러리는 Facebook에서 개발했으며 딥 러닝 및 신경망에 널리 사용됩니다.

Steps in Machine Learning

1. 데이터 준비 : 기계 학습의 첫 번째 단계는 데이터를 준비하는 것입니다. 여기에는 누락된 값 처리, 이상값 처리, 데이터 변환과 같은 작업이 포함됩니다.
2. 모델 선택 : 다음 단계는 기계를 선택하는 것입니다. 당면한 작업에 적합한 학습 모델. 여기에는 다양한 알고리즘을 실험하고 정확도 또는 평균 제곱 오차와 같은 메트릭을 사용하여 성능을 평가하는 것이 포함될 수 있습니다.
3. 교육 : 모델이 선정되면 준비된 데이터로 교육을 받아야 합니다. 여기에는 예측 방법을 학습할 수 있도록 레이블이 지정된 예제를 모델에 제공하는 작업이 포함됩니다.
4. 평가 : 모델이 학습된 후에는 성능을 평가하기 위해 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 평가해야 합니다. 이는 일반적으로 정확도 또는 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 수행됩니다.
5. 배포 : 모델이 평가되고 만족스러운 것으로 확인되면 프로덕션 환경에 배포하여 새 데이터를 예측할 수 있습니다.

Conclusion

Python을 사용한 기계 학습은 예측을 수행하고 데이터에서 인사이트를 발견하기 위한 강력한 도구입니다. 광범위한 라이브러리와 프레임워크를 사용할 수 있으므로 기계 학습 알고리즘을 구현하고 예측 모델을 구축하기가 쉽습니다. 이 문서에 설명된 단계를 따르면 기계 학습의 세계를 탐색하고 능숙한 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 기술을 습득할 수 있습니다.