오픈소스 머신러닝 플랫폼 사용법 : 시작부터 고급 활용까지
TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras를 다루며, 설치, 모델 정의, 훈련 방법을 설명합니다. 각 플랫폼의 특징과 사용법을 비교하고 프로젝트 관리 팁도 제공합니다. 머신러닝은 현대 데이터 과학의 중심 요소로 자리 잡았으며, 다양한 오픈소스 플랫폼들이 이를 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 플랫폼들은 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 그리고 예측을 위한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 특히 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras 같은 인기 있는 플랫폼들은 각각 고유한 장점과 특성을 제공하며, 다양한 머신러닝 프로젝트에 적합한 도구들을 제공합니다. 이 글에서는 이들 오픈소스 플랫폼의 사용법과 함께 각 플랫폼이 제공하는 ..
2024. 11. 28.
데이터 분석과 인공지능 : 비정형 데이터의 머신러닝 적용 사례
비정형 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오 등을 포함하며, 분석이 어렵지만 풍부한 정보를 제공합니다. 머신러닝과 딥러닝을 활용해 감정 분석, 의료 영상 분석, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 서론최근 몇 년간, 비정형 데이터의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 전통적인 정형 데이터와 달리, 비정형 데이터는 구조화되지 않은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 센서 데이터 등을 포함하며, 그 양도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 비정형 데이터의 처리는 인공지능, 특히 머신러닝의 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다. 본 글에서는 비정형 데이터가 무엇인지, 이를 처리하는 데 사용되는 머신러닝 기법, 그리고 실제 적용 사례들을 살펴보겠습니다. 이를 통해 비정형 데이터 분석의 가능성을 파악하고,..
2024. 11. 8.
머신러닝 데이터의 전처리를 위한 단계적 접근 방법 및 다양한 기법들
데이터 전처리는 머신러닝 모델 성능을 결정하는 중요한 단계입니다. 결측치 처리, 이상치 탐지, 스케일링, 인코딩 등 다양한 기법이 필요합니다. 서론머신러닝에서 데이터 전처리는 모델 학습의 성패를 가르는 중요한 단계입니다. 데이터가 제대로 정제되고 준비되지 않으면 모델이 성능을 발휘하지 못하고, 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다. 데이터 전처리는 기본적으로 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 줄이며, 학습 효율을 높이는 데 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터를 수집한 후부터 본격적인 학습 전에 데이터를 정리, 가공, 변환하는 모든 단계를 포함합니다. 따라서, 데이터 전처리는 단순히 결측치 처리를 넘어, 다양한 기술과 방법론을 포함하고 있으며, 여러 단계에서 데이터를 면밀히 분석하고 처리하는 과정이라고 할 ..
2024. 11. 4.
