scikit-learn2 머신러닝 프레임워크: 인공지능 개발의 핵심 도구들 머신러닝 프레임워크: 인공지능 개발의 핵심 도구들머신러닝(ML) 프레임워크는 복잡한 인공지능 시스템을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있게 해주는 필수적인 도구입니다. 이러한 프레임워크들은 데이터 처리부터 모델 학습, 평가, 배포까지 ML 워크플로의 모든 단계를 지원합니다. 오늘은 주요 머신러닝 프레임워크들의 특징과 각각의 강점, 그리고 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. TensorFlow: 구글의 강력한 오픈소스 ML 프레임워크TensorFlow는 구글 브레인 팀이 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 특히 딥러닝에 강점을 가지고 있습니다.주요 특징유연한 아키텍처: 다양한 플랫폼(CPU, GPU, TPU)에서 실행 가능하며, 분산 컴퓨팅을 지원합니다.Eager Execution: 즉시 실행 모드를 통해.. 2025. 4. 6. Python 통계 라이브러리: 데이터 분석의 강력한 도구들 Python 통계 라이브러리: 데이터 분석의 강력한 도구들Python은 데이터 분석과 통계 처리를 위한 풍부한 라이브러리 생태계를 제공합니다. 이러한 라이브러리들은 기초 통계부터 고급 머신러닝까지 다양한 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 오늘은 Python에서 가장 많이 사용되는 통계 라이브러리들의 특징과 활용 방법에 대해 알아보겠습니다. NumPy: 수치 계산의 기초NumPy는 Python에서 대규모 다차원 배열과 행렬을 효율적으로 처리할 수 있는 라이브러리로, 대부분의 통계 및 데이터 분석 라이브러리의 기반이 됩니다.주요 기능다차원 배열 객체(ndarray): 빠른 벡터화 연산을 지원합니다.기본 통계 함수: 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등을 계산할 수 있습니다.선형대수 기능: 행렬.. 2025. 4. 4. 이전 1 다음
