[파이썬 머신러닝 완벽가이드] 파이썬 머신러닝 개요 및 SW 설치

* 파이썬 기반 머신러닝의 특징 및 장점과 구성요소

 

1) R과 Python 비교 - 통계 분석 관점 

R : 통계분석 측면에서 더 나음. 

Python  : 라이브러리가 굉장히 많음 

이제 머신러닝을 시작하려는 사람이라면, R보다는 파이썬 권장

 

2) ML(Maching Learning) + Python 강점 - 뛰어난 확장성, 연계, 호환성 

 - 분석 영역을 넘어서 ML 기반의 Application 개발이 쉽게 가능 

 - 기존 Application 과의 연계도 쉬움 (서로 다른 언어로 개발된 Application의 경우 REST API) 

* REST API(RESTful API, 레스트풀 API)란 REST 아키텍처의 제약 조건을 준수하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 뜻함 

 

3) Deep Learning 으로의 진격 

 : 대부분의 Deep Learning 관련 Tutorial, 설명 자료들이 Python으로 구성됨

 

* 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지 

머신러닝 패키지 

- 배열/ 선형대수/ 통계 패키지  : ex) NumPy

- 데이터핸들링 : pandas

- 시각화 :  matplotlib(가장대표적) ,seaborn 

대화형 파이썬 툴 : Jupyter (코딩을 분활해서 수행 가능)

 

* 파이썬 기반 머신러닝을 위한 SW 설치 

- anaconda를 이용하는 것이 가장 쉬움

1) ananconda.com 설치 

https://www.anaconda.com

 

Python 3.7로 설치 

pip는 아나콘다보다 살짝 아쉬움 

본인 컴퓨터 비트 확인 : 거의 대부분 64bit 

아나콘다를 default로 설치하면 주요 패키지가 대부분 깔리게 된다. 

(대기시간 좀 걸림)

 

2) jupyter notebook 구동

http://localhost:8888/ 주소창 입력

token 입력하라는 알림창에 확인되는 token 입력하면 

jupyter notebook을 구동 성공 ! 

 

 

3) MS VS Build Tools 설치

- 2015 이상의버전

https://visualstudio.microsoft.com/ko/vs/

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