[python] 파이썬 기반 머신러닝 라이브러리 소개

12 Dec 2023

머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 파악하고 예측 모델을 구축하는 분야로, 파이썬은 이를 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 이번에는 그 중 몇 가지 주요 라이브러리를 살펴보겠습니다.

scikit-learn

scikit-learn(사이킷 런)은 풍부한 머신러닝 알고리즘과 유틸리티를 제공하여 머신러닝 모델을 구축하고 평가하는 데 유용한 라이브러리입니다. 다양한 알고리즘과 유연한 데이터 전처리 기능을 제공하며, 사용자 친화적인 API를 통해 쉬운 확장성을 가지고 있습니다.

TensorFlow(텐서플로)는 구글에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 수치 연산을 위한 유연한 그래프 기반 라이브러리입니다. 딥러닝 알고리즘을 구현하고 분산 학습을 지원하며, 다양한 플랫폼과 디바이스에서 실행 가능합니다.

Keras(케라스)는 간결하고 모듈화된 딥러닝 라이브러리로, TensorFlow, Theano, CNTK 등의 딥러닝 프레임워크와 호환됩니다. 쉽게 딥러닝 모델을 구축하고 실험할 수 있는데에 중점을 둔 라이브러리로, 고수준의 딥러닝 모델을 빠르게 구현할 수 있습니다.

PyTorch(파이토치)는 페이스북에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 동적 계산 그래프를 기반으로 한 강력한 딥러닝 라이브러리입니다. 쉽고 빠르게 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축하고 학습시킬 수 있으며, 다양한 컴퓨팅 환경에서 활용됩니다.

이처럼 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리는 다양한 애플리케이션과 분야에서 활용되며, 각 라이브러리마다 특징과 용도에 따라 선택할 수 있는 여지가 있습니다.

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