TIL_Machine Learning(3)

Machine Learning에서 사용되는 주요 library 정리

 

NumPy

Python에서 수학적인 작업을 수행할 수 있도록 만들어진 library. 배열이나 행렬과 같은 다차원 데이터를 쉽게 다룰 수 있다. 리스트보다 빠르고 강력하며, 다양한 수학적 연산을 지원한다. 데이터 과학, machine learning, 과학 연구, 공학 등 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 복잡한 수학적 연산을 효율적으로 수행할 수 있다.

 

Pandas

데이터 조작과 분석을 위한 python library이다. 데이터를 구조화하고 조작할 수 있으며, 데이터를 빠르게 분석하고 처리할 수 있다. 엑셀 시트처럼 데이터를 테이블 형태로 다룰 수 있게 해 주는 도구이다. 데이터를 필터링하고 정렬하며, 누락된 데이터를 처리하고, 다양한 통계 분석을 수행할 수 있다. 데이터 과학, 금융, 경제, 통계 등 다양한 분야에서 널리 사용되고, 데이터를 다루는데 있어서 매우 효율적인 도구로 활용된다.

 

TensorFlow

구글이 개발한 오픈소스 machine learning framework. 수치 계산을 위한 강력한 도구를 제공하여 인공지능 모델을 구축하고 학습시킬 수 있게 해준다. Machine learning이나 deep learning 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되는 도구이다. 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 종류의 데이터를 기반으로 예측 모델을 만들 수 있다. 대규모의 데이터셋을 다루고 복잡한 모델을 구축하는 데에 매우 유용하며, machine learning 및 deep learning 분야에서 널리 사용되는 주요 framework 중 하나이다.