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scikit-learn

파이썬으로 간단한 머신러닝 모델 만들기 머신러닝 시작을 위한 첫걸음머신러닝(Machine Learning)은 데이터로부터 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 인공지능(AI)의 핵심 기술입니다. 처음 시작할 때는 복잡한 모델보다 간단한 예제부터 실습하는 것이 효과적입니다. 파이썬은 머신러닝 입문자와 전문가 모두에게 적합한 언어로, 다양한 라이브러리를 통해 손쉽게 모델을 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 Scikit-learn을 활용해 간단한 분류 모델을 만드는 과정을 단계별로 설명합니다.파이썬과 필요한 라이브러리 설치머신러닝을 시작하기 위해서는 먼저 파이썬과 필수 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음은 기본적인 라이브러리입니다.bash복사편집pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn NumPy: 수치.. 더보기
인공지능(AI) 개발을 위한 필수 라이브러리 및 프레임워크 인공지능(AI) 개발을 위한 필수 라이브러리 및 프레임워크인공지능(AI)은 21세기 기술의 핵심으로 자리 잡으며 의료, 금융, 제조, 마케팅, 교육 등 거의 모든 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. AI 개발의 핵심은 알고리즘뿐만 아니라, 이를 효과적으로 구현하고 확장할 수 있는 라이브러리와 프레임워크의 활용에 있습니다. 이 글에서는 AI 개발자라면 반드시 알아야 할 대표적인 오픈소스 도구들을 소개하고, 각 도구들의 특성과 사용 목적에 대해 심층적으로 분석해 드리겠습니다.1. 왜 AI 개발에 라이브러리와 프레임워크가 중요한가?AI 개발은 단순히 모델을 학습시키는 과정만을 의미하지 않습니다. 데이터 전처리, 모델 구축, 훈련, 검증, 하이퍼파라미터 튜닝, 배포 등 복잡하고 다양한 단계를 포함합니다. 이.. 더보기
데이터 과학 입문자를 위한 필수 도구 및 프로그래밍 언어 데이터 과학 입문자를 위한 필수 도구 및 프로그래밍 언어데이터는 이제 단순한 숫자나 기록의 집합이 아닙니다. 기업 전략, 사회 현상, 고객 행동 등 세상의 흐름을 읽는 강력한 자산으로 인식되고 있습니다. 이에 따라 **데이터 과학(Data Science)**은 미래 직업군 중에서도 가장 유망한 분야로 떠오르고 있으며, 초보자들이 이 분야에 진입하고자 할 때 반드시 익혀야 할 도구와 언어들이 존재합니다.이 글에서는 데이터 과학 입문자들이 이해해야 할 기본 개념과 함께, 실무 및 학습에 꼭 필요한 프로그래밍 언어와 도구들을 소개합니다. 특히 실용성과 활용 사례 중심으로 설명하였으며, SEO에 적합한 키워드와 구성을 통해 검색 노출을 극대화하였습니다.1. 데이터 과학이란 무엇인가?데이터 과학은 정형 및 비정형.. 더보기

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