머신러닝 수업에서 사용한 라이브러리 & API
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam, SGD
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
Sequential : 순차 모델
class Dense : 일반 조밀하게 연결된 NN 레이어입니다.
class Adam : Adam 알고리즘을 구현하는 옵티마이저.
class Optimizer : Keras 옵티마이저의 기본 클래스입니다.
class SGD : 경사하강법(운동량 포함) 옵티마이저.
⭐️ 라이브러리 (Library)
응용 프로그램 개발을 위해 필요한 기능을 모아 놓은 소프트웨어이며, 그 기능에 대한 도구 또는 함수들의 집합
패키지와 모듈들을 모아둔 것을 의미함
패키지 : 특정 기능과 관련된 여러 모듈을 한 폴더에 넣어 관리하는 걸 뜻 함
모듈 : 함수, 변수, 클래스를 모아놓은 것을 뜻함
라이브러리>=패키지>-=모듈
⭐️ API (ApplicationProgramming Interface)
응용 프로그램을 작성할 때 필요한 매개체며, 그 기능에 대한 도구 또는 함수들의 집합
1. TensorFlow
머신러닝 오픈소스 라이브러리 : 머신러닝과 딥러닝을 직관적이고 손쉽게 할 수 있도록 설계됨.
텐서 소개 | TensorFlow Core
5월 11~12일 Google I/O에서 TensorFlow에 참여하세요. 지금 등록하세요. 텐서 소개 import tensorflow as tf import numpy as np 텐서는 일관된 유형(dtype이라고 불림)을 가진 다차원 배열입니다. 지원되는 모든 dtypes
www.tensorflow.org
2. Keras
딥 러닝 프레임 워크인 텐서플로우에 대한 추상화 된 API를 제공함.
백엔드로 텐서플로우를 사용하며 좀 더 쉽게 딥러닝을 사용할 수 있게 해줌. 텐서플로우 코드를 훨씬 간단히 작성 가능함.
Keras documentation: Developer guides
» Developer guides
keras.io
3. Pandas
데이터 분석, 처리를 위한 필수 패키지 : 파이썬 데이터 처리함
파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리
User Guide — pandas 1.4.2 documentation
pandas.pydata.org
4. Numpy
데이터 분석을 위한 필수 패키지 : 수치 데이터를 다룸.
다차원 행렬 자료구조인 ndarray를 통해 벡터 및 행렬을 사용하는 선형 대수 계산에서 주로 사용.
nparrays()는 리스트, 튜플, 배열로부터 ndarray를 생성함
NumPy quickstart — NumPy v1.23.dev0 Manual
NumPy provides familiar mathematical functions such as sin, cos, and exp. In NumPy, these are called “universal functions” (ufunc). Within NumPy, these functions operate elementwise on an array, producing an array as output. See also all, any, apply_al
numpy.org
5. Matplotlib
데이터 분석을 위한 필수 패키지 : 데이터를 차트나 플롯으로 시각화함
데이터 분석 이전에 데이터 이해를 위한 시각화나 데이터 분석 후에 결과를 시각화하기 위해 사용.
Keras 전처리 레이어를 사용한 구조적 데이터 분류 | TensorFlow Core
5월 11~12일 Google I/O에서 TensorFlow에 참여하세요. 지금 등록하세요. Keras 전처리 레이어를 사용한 구조적 데이터 분류 이 튜토리얼에서는 구조적 데이터(예: CSV의 표 형식 데이터)를 분류하는 방법
www.tensorflow.org
6. Seaborn
Matplotlib을 기반으로 하는 파이썬 데이터 시각화 라이브러리
통계 그래픽을 그리기 위한 인터페이스 제공
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.11.2 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory note
seaborn.pydata.org
7. Sklearn = Scikit-learn
파이썬 프로그래밍 언어를 위한 머신러닝 학습 라이브러리
API Reference
This is the class and function reference of scikit-learn. Please refer to the full user guide for further details, as the class and function raw specifications may not be enough to give full guidel...
scikit-learn.org
'STUDY > Python' 카테고리의 다른 글
| 파이썬 기초 👩🏻💻 점프 투 파이썬 📚 (0) | 2022.05.14 |
|---|---|
| 머신러닝 2주 차 | 이진 논리 회귀 , 다항 논리 회귀, 전처리 (0) | 2022.05.14 |
| ⏱타임어택 | 선형회귀 | 맥주 소비량이 1000일 때의 행복 지수를 어떻게 되는지 예측해보자 | 5월 13일 (0) | 2022.05.14 |
| 5월 13일 | 머신러닝 1주 차 | OX퀴즈 & 타임어택 ⭕️⏱❌ (0) | 2022.05.14 |
| map 함수 | 산술 연산, 값변환 결과 | 시간날때마다 코드업 | 파이썬 기초 100제 (0) | 2022.05.13 |