강의 소개#
감사의 글
여기서 소개하는 내용은 오렐리앙 제롱의 Hands-on Machine Learning (3판)의 주피터 노트북을 활용한 머신러닝 기초 강의노트입니다.
머시러닝/딥러닝
머신러닝/딥러닝 기술이 획기적으로 발전하면서 데이터 분석 및 인공지능 관련 연구의 중요성이 사회, 경제, 산업의 거의 모든 분야에 지대한 영향을 미치고 있으며, 앞으로 그런 경향이 더욱 강화될 것으로 기대된다.
본 강의는 머신러닝/딥러닝 기본 아이디어와 다양한 활용법을 실전 예제와 함께 전달한다. 머신러닝/딥러닝 학습을 위해 아래 분야의 기초지식이 요구되지만 여기서는 필요한 최소의 내용만 다룬다.
파이썬 프로그래밍
파이썬 데이터분석
선형대수, 확률과통계
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학
인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 간략하게 정의하면 다음과 같다.
인공지능: 사고thinking, 학습learning 등 인간의 지적능력을 컴퓨터가 모방하는 기술 또는 관련 연구
머신러닝: 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 정보를 추출하도록 하는 기법 또는 관련 연구
딥러닝: 심층 신경망을 이용하여 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 게임, 자율 주행 등 보다 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝 기법 또는 관련 연구
역사적 관점에서 바라본 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 다음과 같다.
데이터 과학과 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 아래 그림으로 설명된다.
파이썬 프로그래밍 언어
프로그래밍 실습에 사용되는 파이썬Python은 현재 데이터 분석 및 머신러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍언어이다.
또한 수 많은 프로그래밍언어 중에서 현재 가장 많이 사람들 사이에서 회자되고 있다. 아래 사진은 2024년 2월 기준 인터넷 검색 엔진에서 언급된 빈도를 측정한 TIOBE Index의 상위 결과를 보여준다.
파이썬 주요 라이브러리
파이썬이 데이터 과학 분야에서 인기가 높은 이유는 다음과 같다.
범용 프로그래밍언어
R, 매트랩, SQL, 엑셀 등 특정 분야에서 유용하게 사용되는 언어들의 기능 지원
수치 해석, 통계, 확률 등에 유용한 라이브러리 제공
데이터 처리, 시각화 등에 필요한 라이브러리 제공
머신러닝, 데이터 분석 등에 활용될 수 있는 라이브러리 및 도구의 지속적 개발
Stack Overflow 개발자 설문조사 2023에 따르면 개발자로서 가장 배우고 싶어하는 라이브러리로 파이썬의 데이터과학 관련 라이브러리가 높은 우선 순위를 갖는다. 여기서는 머신러닝의 기본 모델과 훈련을 지원하는 사이킷런scikit-learn을 주로 다룬다.
