딥러닝(deep learning)/ 사용 라이브러리 관련

# 데이터 과학, 머신 러닝, 딥러닝 등 다양한 분야에서 사용되며, 각각의 특징과 기능을 활용하여 작업을 수행하는 각 라이브러리의 사용 예시

 

1. **텐서플로우(TensorFlow) 및 케라스(Keras)**:
   - **텐서플로우**: 딥러닝 프레임워크로, 모델의 생성, 학습, 배포 등 다양한 딥러닝 작업을 지원합니다.
   - **케라스**: 텐서플로우 위에서 돌아가는 딥러닝 API로, 모델을 구성하고 학습시키기 위한 높은 수준의 추상화를 제공

 

a. **케라스.모델(Model)**:
   케라스의 모델은 딥러닝 모델의 구성과 학습을 관리하는 주요 구성 요소입니다. 모델은 레이어들을 조합하여 구성됩니다. 모델을 생성하고 컴파일한 후에, 데이터로 학습하고 평가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 시퀀셜 모델과 함수형 API를 통해 모델을 구성할 수 있습니다.

b. **케라스.레이어(Layer)**:
   케라스의 레이어는 딥러닝 네트워크의 구성 요소로, 데이터 처리 단위입니다. 다양한 종류의 레이어를 사용하여 모델을 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 밀집(Dense) 레이어는 완전 연결된 레이어를 생성하며, 합성곱(Convolutional) 레이어는 이미지 처리에 효과적입니다. 순환(RNN) 레이어는 순차적 데이터 처리에 사용되며, 많은 다른 유형의 레이어도 있습니다.

c. **케라스.콜백(Callback)**:
   콜백은 모델의 학습 과정 중에 호출되는 함수들의 모음입니다. 학습 중에 원하는 작업을 수행하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 에포크마다 모델을 저장하거나, 학습률을 동적으로 조정하거나, 조기 종료를 위한 검증 손실 모니터링 등을 콜백을 통해 구현할 수 있습니다. 콜백은 `tf.keras.callbacks` 모듈에서 제공됩니다.

 

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping

# 모델 구성
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 콜백 설정
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', save_best_only=True)
early_stopping_callback = EarlyStopping(patience=3, monitor='val_loss')

# 모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint_callback, early_stopping_callback])

 

 

2. **맷플롯립(Matplotlib) 및 파이플롯(Pyplot)**:
   - **맷플롯립**: 데이터 시각화 라이브러리로, 그래프, 플롯, 차트 등을 생성하여 데이터를 시각적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.
   - **파이플롯**: 맷플롯립의 하위 모듈로, MATLAB 스타일의 인터페이스를 제공하여 간단하게 플롯을 생성할 수 있게 해줍니다.

 

 

3. **넘파이(Numpy)**:
   - 수치 연산을 위한 파이썬 라이브러리로, 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 데이터 분석 및 변환에 자주 사용됩니다.

 

 

4. **판다스(Pandas)**:
   - 데이터 분석 및 조작을 위한 라이브러리로, 데이터프레임 형태로 구조화된 데이터를 다루는 데에 특화되어 있습니다. CSV, 엑셀 등 다양한 형식의 데이터를 처리하며, 데이터 필터링, 그룹화, 변환 등에 용이합니다.

 

 

5. **시본(Seaborn)**:
   - 맷플롯립을 기반으로 한 통계 데이터 시각화 라이브러리로, 데이터의 분포, 관계, 변화 등을 시각화하는 데에 사용됩니다. 통계적 시각화 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

 

 

6. **사이킷런(Scikit-learn)**:
   - 머신 러닝을 위한 라이브러리로, 다양한 머신 러닝 알고리즘과 데이터 전처리 기능을 제공합니다. 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 작업을 지원하며, 간단한 모델 생성과 평가를 가능하게 합니다.