머신러닝을 배우고 싶지만, 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분들을 위해 이 시리즈를 준비했습니다.
이 글에서는 파이썬을 활용한 머신러닝 실습에 필요한 핵심 라이브러리들을 하나씩 소개하고,
각 라이브러리에 대한 실습 예제와 함께 실전 감각을 익힐 수 있도록 구성할 예정입니다.
🧰 파이썬 머신러닝, 어떤 라이브러리를 써야 할까?
파이썬 머신러닝에서 자주 사용되는 핵심 라이브러리들을 정리해봤습니다.
각 라이브러리는 담당하는 역할이 다르며, 실습 시 상황에 따라 조합해서 사용하는 경우가 많습니다.
📊 데이터 처리 & 수치 연산
- pandas
→ 엑셀처럼 행과 열로 구성된 데이터프레임 형태의 데이터를 다룰 수 있게 해줍니다.
정렬, 필터링, 결측치 처리 등 실전 데이터 분석의 핵심 도구입니다. - numpy
→ 다차원 배열(벡터, 행렬 등) 기반의 수치 계산을 빠르고 효율적으로 처리합니다.
머신러닝의 대부분 라이브러리들이 numpy 위에서 동작합니다.
🧠 머신러닝 & 통계 모델링
- scikit-learn
→ 분류(Classification), 회귀(Regression), 군집화(Clustering) 등
기본적인 머신러닝 알고리즘들을 간단하게 구현할 수 있습니다. - statsmodels
→ 선형회귀, 로지스틱 회귀, 시계열 분석 등 전통 통계 분석에 특화된 라이브러리입니다.
회귀계수, p-value 등 통계적 지표가 필요할 때 자주 사용됩니다.
🧬 딥러닝 프레임워크
keras
→ 이미지 분류, 자연어 처리, 시계열 예측 등 기초 딥러닝 모델을 빠르게 구현할 때 사용됩니다.
교육용 프로젝트나 입문자 실습에 적합하며, 간단한 코드로도 모델을 만들 수 있습니다.tensorflow
→ 대용량 데이터를 처리하거나 산업 현장에서 모델을 실제 서비스로 배포할 때 주로 사용됩니다.
음성인식 시스템, 의료 영상 분석, 챗봇 등의 분야에서 활용됩니다.pytorch
→ 새로운 딥러닝 구조를 실험하거나, 논문에 나온 모델을 재현할 때 자주 사용됩니다.
이미지 생성, 스타일 변환, 강화학습 등 연구 중심 분야에서 활용됩니다.
📈 데이터 시각화
- matplotlib
→ 기본적인 선그래프, 막대그래프, 산점도 등 다양한 그래프를 그릴 수 있는
파이썬 시각화의 기본 도구입니다. - seaborn
→ matplotlib 기반 위에서 좀 더 깔끔하고 통계적인 시각화를 지원합니다.
상관계수 히트맵, 분포도 같은 시각화에 유용합니다.
🧮 수학 계산 & 공간 분석
- scipy
→ 선형대수, 최적화, 통계 계산 등 과학적 계산에 필요한 기능을 제공합니다. - sympy
→ 수학 수식을 기호 그대로 다룰 수 있는 심볼릭 계산 도구입니다.
예를 들어 미분, 적분, 방정식 풀이를 코드로 할 수 있습니다. - geopandas
→ 지리공간 데이터를 다루는 데 특화된 라이브러리입니다.
행정구역 경계 지도, 좌표 기반 시각화 등에 사용됩니다.
📌 정리하며
이번 글에서는 머신러닝에 필요한
주요 파이썬 라이브러리들을 정리해보았습니다.
각 라이브러리가 어떤 역할을 하고, 어떤 작업에 주로 사용되는지
전체적인 흐름을 함께 살펴보았습니다.
🔜 다음 글 예고
다음 글에서는 파이썬에서 라이브러리들을
어떻게 설치하고, 불러오고, 실제 코드에 적용하는지 방법에 대해 소개 해드리겠습니다.
👇 아래 글에서 이어서 확인해보세요!
👉 다음 글: Jupyter Notebook 설치와 환경 변수 설정
끝까지 읽어주셔서 감사드리며
행복한 하루 되시길 바라겠습니다. 🙏
“시작이 반이다.”
– 아리스토텔레스
