Python의 기계 학습 프로젝트

기계 학습은 미래의 기술입니다. 그것은 우리 삶의 모든 영역의 일부이며 우리에게 큰 영향을 미칩니다. 기술이 빠른 속도로 발전하고 매초마다 새로운 데이터가 생성되는 상황에서 머신 러닝은 큰 도움이 됩니다. 머신 러닝은 인간이 감독하거나 조작할 필요가 없도록 머신을 훈련시키는 것과 관련된 기술을 말합니다(머신 러닝이란무엇입니까? 정의 – 전문가 시스템, 2017). 그것은 슈퍼세트 인공 지능(AI)에 속하며 그들에게 제공된 데이터로부터 학습하는 소프트웨어 또는 프로그램을 개발하는 것을 포함합니다.

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기계 학습 프로젝트에는 다음 프로세스가 포함됩니다.

• 목차

  데이터 얻기

이 프로세스에서 데이터는 프로그래밍 환경에 로드됩니다. 문제 진술이 프레임화되고 시스템의 요구 사항에 따라 성능 측정이 선택됩니다(Tyagi, 2020). 그런 다음 가정이 확인됩니다.

• 인사이트 도출을 위한 시각화 및 발견

이 과정에서 다양한 속성 조합을 실험하고 데이터 간의 상관 관계를 찾아 데이터를 시각화합니다.

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• 데이터 전처리

이 단계에는 누락된 값, 범주 값 및 텍스트 값을 처리하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스에는 이상값 감지 및 수정이 포함됩니다(Tyagi, 2020). 기능 크기 조정도 수행됩니다.

• 기계 학습 알고리즘 선택 및 훈련

기계 학습 알고리즘은 입력 데이터를 기반으로 선택되고 학습됩니다. 사용자는 다양한 알고리즘을 실험할 수 있습니다.

• 모델 미세 조정

이 단계에는 하이퍼 매개변수 튜닝, 기능 엔지니어링 등이 포함됩니다. 앙상블 기술은 테스트 데이터 세트를 평가하는 데 사용됩니다(Tyagi, 2020). 이는 모델의 성능을 높이기 위해 수행됩니다.

• 시스템 시작, 모니터링 및 유지 관리

이것은 종단 간 기계 학습 프로젝트 개발의 마지막 단계입니다. 기계 학습 모델을 구현하기 위해 서버에 모델을 배포하는 작업이 포함됩니다(Tyagi, 2020). 문제를 감지하고 해결할 수 있도록 시스템을 유지 관리하고 모니터링합니다.

Python은 기계 학습 프로젝트에서 가장 선호되는 프로그래밍 언어입니다. Python은 제공하는 수많은 이점으로 인해 기계 학습을 위한 광범위한 선택입니다. 컴파일할 필요가 없는 범용 해석 프로그래밍 언어입니다. 또한 Python의 구문은 배우고 사용하기가 매우 쉽습니다. Python이 다른 언어에 비해 갖는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

주문형 기계 학습 기술

기계 학습을 위한 수많은 라이브러리

Python에는 기계 학습에 적용할 수 있는 라이브러리가 많이 있습니다. Python의 라이브러리는 개발자가 직접 사용할 수 있고 구현하기 전에 코딩할 필요가 없는 즉시 사용할 수 있는 기능과 메서드를 제공합니다(Luashchuk, 2019). 기계 학습에는 지속적인 데이터 처리가 포함되며 Python에는 데이터 액세스, 처리 및 변환을 지원하는 라이브러리가 있습니다. 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.

• Scikit-learn : 기계 학습 모델 개발에 직접 가져와서 사용할 수 있는 모든 기본 기계 학습 알고리즘이 있습니다.
• Pandas : 높은 수준의 데이터 구조를 지원하며 분석에도 사용할 수 있습니다. 데이터를 병합 및 필터링하고 Excel 파일, 텍스트 파일 또는 웹과 같은 다양한 소스에서 로드하는 기능이 있습니다.
• TensorFlow : 모델 설정 및 교육에 사용할 수 있는 딥 러닝에 사용되는 가장 일반적인 라이브러리 중 하나입니다.
• Matplotlib : 이 라이브러리는 주로 차트, 플롯 및 히스토그램을 통한 데이터 시각화에 사용됩니다.

Python은 프런트 엔드 개발도 지원하는 프레임워크가 있으므로 전체 시스템 개발에 사용할 수도 있습니다.

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파이썬의 유연성

Python은 사용자에게 객체 지향 프로그래밍 개념 또는 스크립팅 개념을 선택할 수 있는 옵션을 제공하므로 매우 유연한 프로그래밍 언어입니다(Luashchuk, 2019). Python을 컴파일할 필요가 없기 때문에 개발자가 변경 사항을 신속하게 구현하고 결과를 보고 싶을 때 유리합니다. 개발자는 Python을 다른 프로그래밍 언어와 함께 편리하게 사용할 수 있습니다.

Python의 플랫폼 독립성

Python은 MacOs, Linux, Windows 및 Unix와 같은 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있으며 하나의 플랫폼으로 제한되지 않습니다(Luashchuk, 2019). 개발자는 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 코드를 포팅하기 위해 약간의 소규모 변경만 필요합니다.

가독성 및 손쉬운 검증

Python은 빠른 실행을 제공하므로 기계 학습 개발자가 더 나은 선택을 할 수 있도록 도와줍니다. Python은 영어와 유사한 구문을 가지고 있기 때문에 누구나 쉽게 읽고 이해할 수 있습니다. Python은 또한 적응성을 더하고 가능한 가장 간단한 방법으로 문제를 해결하는 다중 패러다임 특성을 가지고 있습니다(Luashchuk, 2019).

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