파이썬 머신러닝 딥러닝 시작하기

머신러닝을 위해 파이썬을 공부하는 사람은 많다. 머신러닝과 딥러닝의 개념은 많은 자료들이 있으니 참고하면 된다. 실제로 연구하고 공부하는 분야는 다른 얘기일 수 있다. 너무도 복잡하기 때문이다. 하지만 단순히 어떤 용도로 무엇을 사용하면 되는지 간단히 학습할 수 있는 것이 있다.

파이썬 머신러닝 딥러닝 시작

 

공부할 것들

머신러닝에 대해 본격적인 학습을 필요로 한다면 머리가 아플 수 있다.

수학, 확률, 통계, 선형대수 등 데이터 집합을 분석할 수 있는 수학적 공부가 필요하다.

코딩과 언어는 부수적인 도구일 뿐이다.

하지만, 개념부터 천천히 파헤쳐 보자. 수학이나 확률 통계를 모르더라도 라이브러리는 많다.

간단한 코딩을 하면서 쉬운 것부터 하면 그만이다.

 

데이터 집합

머신러닝이나 딥러닝이나 기본은 축적된 데이터이다.

축적된 데이터가 많으면 많을 수록 테스트와 검증 등을 하는 것이 유리하다.

빅데이터를 많이 가지고 있는 곳은 당연히 보험사 또는 유통사, 카드사, 마트 혹은 포스 업체일 것이다.

빅데이터와 같은 정말 많은 양의 데이터가 쌓여 있다면 분석을 통한 결과를 도출할 수 있다.

거듭 언급하지만 머신러닝으로 컴퓨터를 학습시키기 위해선 빅데이터가 유리하다는 것

 

데이터 유형

데이터를 분석하려면 그 유형을 아는 것도 중요하다.

숫자형, 범주형, 순서형 의 3가지가 있다.

수치 데이터의 경우 갯수가 제한된 이산데이터와 무한한 의미를 가친 연속데이터가 있다.

여기서부터 머리가 아프다.

그냥 이런 것이 있다하고 넘어가자.

 

통계와 데이터 분석

머신러닝이나 딥러닝은 다르게 보면 많은 데이터를 가진 빅데이터 같은 데이터 집합의 통계와 분석을 통한 작업임을 알 수 있다.

나만의 원하는 결과를 원한다면 수학이나 통계 등을 공부할 필요가 있는 것

하지만, 라이브러리는 많다.

대표적으로 텐서플로우와 오픈AI가 많이 사용된다.

이런 것들을 먼저 사용해 보고 익힌 후 자신에게 필요한 어떤 시점이 있을 때 깊게 공부하면 된다.

여기서는 파이썬과 머신러닝의 기본적인 코딩만 할 것이다.