Python - AI 관련 라이브러리

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  Python은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 작업을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나이다.

그 이유는 크게 두 가지가 있는데 첫 번째는영어와 유사한 문법을 통해 초보자와 전문가 모두가 쉽게 접근할 수 있기 때문이다. 두 번째는 방대한 오픈 소스 라이브러리 모음 때문이다. 오늘은 두 번째 이유에 대해 알아보려고 한다.

 

Python에 있는 수많은 오픈 소스 라이브러리 중 AI와 밀접하게 관련 있는 몇 가지만 추려 보았다.

 

1. NumPy(넘파이): 공식문서

What is NumPy? — NumPy v2.0 Manual

NumPy는 AI와 머신러닝 작업에서 핵심적인 역할을 하며, 데이터 저장 및 조작, 수학 및 통계 연산, 데이터 전처리 및 변환 등의 다양한 기능을 제공한다. 특히 AI와 머신러닝 알고리즘은 주로 대규모의 수치 데이터를 처리하는데 NumPy(넘파이)를 이용하면 효율적으로 저장하고, 행렬과 배열을 빠르게 연산할 수 있다.

 

사실 NumPy(넘파이)가 AI와 밀접하게 관련있을줄은 몰랐다. 최근에 알고리즘 문제를 풀 때, 행렬의 연산을 편리하게 해주는 라이브러리정도로만 생각했는데 그게 포인트였다.

 

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2 Pandas(판다스):공식문서

pandas documentation — pandas 2.2.2 documentation

Pandas는 데이터 조작, 전처리, 변환, 통계 분석, 시계열 데이터 처리, 상호 운용성, 데이터 시각화 등 AI 및 머신러닝 작업에서 필수적인 다양한 기능을 제공한다. 그렇기 때문에 데이터의 품질을 향상시키며 원하는 방향으로 데이터를 편리하게 조작 가능하다.

 

3. TensorFlow:공식문서

텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용  |  TensorFlow Core

TensorFlow는 딥러닝(DL)및 머신러닝(ML) 모델을 설계, 훈련, 배포하는 데 매우 강력하고 유연한 라이브러리이다. 다양한 하드웨어 지원, 확장성, 고수준 및 저수준 API 제공 등의 장점이 있고, 딥러닝(DL)및 머신러닝(ML) 모델에서 강화 학습을 구현하는 데 자주 사용되며 기계 학습 모델을 직접 시각화할 수 있다.

 

특징을 몇 가지 추려 보자면,

1. 유연한 아키텍처와 프레임워크로 구성되어 CPU 및 GPU와 같은 다양한 연산 플랫폼에서 실행할 수 있다.

2. 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 생성 등의 컴퓨터 비전 작업에 사용된다.

3. 텍스트 분류, 언어 모델링, 번역 등의 자연어 처리 작업에 유용하다.