머신 러닝은 파괴적인 특성 덕분에 현재 다음 기술 혁명의 최전선에 있습니다. 머신 러닝 엔지니어가 되려면 오늘날 전문가들이 사용하는 가장 인기 있는 범용 프로그래밍 언어 중 하나인 Python을 배워야 합니다. 머신 러닝 엔지니어 지망생을 위한 다양한 학습 기회가 있습니다.
이 기사에서는 기계 학습에서 Python의 역할, Python 학습에 필요한 타임라인 및 Python 학습의 중요성에 대해 학습합니다. 가장 중요한 것은 오늘 제공되는 여러 교육 옵션과 귀하에게 적합한 옵션을 선택하기 위한 팁을 소개한다는 것입니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 기술 산업에서 다양한 응용 프로그램이 있는 범용 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 소규모 및 대규모 프로젝트에서 코드 가독성을 강조하는 고급 프로그래밍 언어입니다. 해석된 프로그래밍 언어에는 빠른 응용 프로그램 개발을 가능하게 하는 내장 데이터 구조가 있습니다.
Python은 1991년 Python Software Foundation에서 처음 출시된 이후로 광범위한 웹 개발, 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에 사용되었습니다. 다양성과 단순성으로 인해 아직 전문 분야를 선택하지 않은 새로운 프로그래머에게 이상적입니다. 수학자 및 연구원은 Python 학습의 이점을 누릴 수도 있습니다.
기계 학습에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
Python은 기계 학습 프로젝트 중에 알고리즘 및 데이터 유효성 검사를 작성하는 데 사용됩니다. 객체 지향이기 때문에 머신 러닝 엔지니어나 데이터 과학자가 기본 코드를 처음부터 다시 작성할 필요 없이 프로그램에 여러 기능을 추가할 수 있습니다.
Python은 4개의 다른 라이브러리에 대한 액세스를 제공하기 때문에 기계 학습을 위한 이상적인 프로그래밍 언어로 인기를 얻었습니다. 이들은 statsmodels, Matplotlib, Keras 및 Pandas입니다. 이러한 다양하고 다양한 라이브러리를 사용하여 기계 학습 엔지니어는 프로젝트의 흐름을 방해하지 않고 동시에 여러 연구를 수행할 수 있습니다.
기계 학습용 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
기계 학습용 Python을 2개월 이내에 배울 수 있습니다. 파이썬은 영어와 비슷하기 때문에 진입장벽이 낮습니다. 프로그래밍 스타일에 대한 사전 지식이 있는 사람은 몇 달이 아니라 몇 주 만에 Python을 배울 수 있습니다.
경험 외에도 기계 학습을 위해 Python을 마스터하는 경로도 타임라인에 영향을 미칩니다. 예를 들어, Flatiron School과 같은 부트캠프가 있는 온라인 Python 과정이나 Udemy와 같은 온라인 과정 제공자는 3개월 미만 동안 지속될 수 있습니다. 대학 학위는 학위 유형에 따라 완료하는 데 2년에서 4년이 소요될 수 있습니다.
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기계 학습을 위해 Python을 배워야 하는 이유
기계 학습용 Python은 라이브러리가 많고 배우기 쉽고 믿을 수 없을 정도로 다재다능하고 유연하기 때문에 배워야 합니다. Python은 또한 데이터 과학자 및 기계 학습 전문가가 사용하는 R 및 기타 유사한 프로그래밍 언어보다 확장성이 뛰어납니다.
여러 라이브러리
Python을 사용하면 statsmodels, Matplotlib, Keras 및 Pandas에 액세스할 수 있습니다. 이 인기 있는 라이브러리에는 모두 기계 학습에 유용한 응용 프로그램이 있으며 사용할 수 있는 Python 라이브러리만 있는 것은 아닙니다. Statsmodels는 데이터 탐색 및 통계 알고리즘을 위한 최고의 라이브러리 중 하나입니다.
Pandas는 높은 수준의 데이터 분석 및 데이터 구조를 위한 최고의 데이터 조작 도구입니다. Matplotlib는 Python에서 대화형 데이터 시각화에 사용되는 라이브러리입니다. 기계 학습 프로젝트 중에 2D 플로팅 라이브러리를 사용하여 히스토그램, 2D 플롯 및 의사 결정 트리와 같은 차트를 생성할 수 있습니다. Keras는 딥 러닝 기능에 사용되는 고급 신경망 라이브러리입니다.
쉬운 학습
기계 학습은 복잡한 분야이므로 학습 프로세스를 단순화하기 위해 할 수 있는 일을 해야 합니다. 교육 배경에 관계없이 Python을 배우는 것은 쉽습니다. Python을 알고 있는 한 기계 학습을 탐구하기 위해 수학자나 통계학자가 될 필요는 없습니다.
기계 학습에 적용하기 위해 고급 Python을 배울 필요가 없다는 점도 중요합니다. 간단한 코드를 작성할 수 있는 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 이해만 있으면 됩니다.
다용성
파이썬은 현재 세계에서 가장 다재다능한 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 다양한 운영 체제에서 Python을 쉽게 사용할 수 있습니다. macOS, Windows, Unix, Linux 및 Linux와 유사한 운영 체제에서 실행됩니다.
플랫폼 간 다용성으로 인해 Python을 사용하면 기계 학습 중 소프트웨어 테스트가 쉽습니다. 코드를 테스트하려면 PyInstaller를 설치하여 Python 애플리케이션을 하나의 패키지로 묶고 테스트를 시작하기만 하면 됩니다.
유연성
Java 및 C++에 비해 Python은 유연합니다. 특정 템플릿이나 API에 국한되지 않는 범용 프로그래밍 언어입니다. 기계 학습 외에도 Python은 웹 개발, 작업 자동화 및 모바일 애플리케이션 개발에도 사용할 수 있습니다.
Python은 다른 프로그래밍 언어와 함께 사용하여 비용을 절감하고 프로젝트 프로세스의 속도를 높이며 버그의 위험을 최소화할 수 있습니다. Python과 함께 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 데 필요한 변경을 수행하기 위해 Python 소스 코드를 다시 컴파일할 필요가 없습니다.
확장성
Python은 Java만큼 확장 가능하지 않을 수 있지만 기계 학습을 위한 또 다른 일반적인 옵션인 R 프로그래밍 언어보다 확장 가능합니다. Python을 확장 가능하게 만드는 요소 중 일부는 동적 바인딩, 내장 데이터 구조, 빠른 개발 및 동적 유형 지정입니다.
접착식 스크립팅 프로그래밍 언어로 사용되는 경우 Python을 사용하면 엔지니어가 기능을 손상시키지 않고 새로운 기능을 추가하고 응용 프로그램을 개선 및 확장할 수 있습니다. Python은 오픈 소스이므로 확장성을 향상시키는 데 필요한 정보를 무료로 얻을 수 있습니다.
기계 학습용 Python은 어떻게 배울 수 있나요?
코딩 부트캠프에서, 책을 통해, 또는 대규모 온라인 공개 과정(MOOC)에 등록하여 기계 학습을 위한 Python을 배울 수 있습니다. Python은 배우기 쉽기 때문에 자습 수업을 수강하든 강사 주도 수업을 수강하든 상관 없습니다.
코딩 부트캠프
코딩 부트캠프, 특히 데이터 과학 부트캠프는 Python을 배우는 가장 인기 있는 장소 중 하나입니다. 최고의 Python 부트캠프는 프로그래밍 언어를 사용하는 방법뿐만 아니라 다양한 기술 분야에 적용하는 방법을 가르쳐줍니다. 인공 지능 과정은 기계 학습에도 이상적입니다.
부트캠프는 구조, 책임 및 경력 서비스를 제공합니다. 이것은 부트캠프를 졸업한 후 직업을 가질 가능성이 독학한 사람에 비해 더 높다는 것을 의미합니다. Python 학습을 위해 고려해야 할 몇 가지 훌륭한 부트캠프는 Thinkful, BrainStation, Coding Dojo 및 General Assembly입니다.
온라인 과정
MOOC는 기계 학습 부트캠프 및 기타 형식의 정규 교육에 대한 실행 가능한 대안입니다. Udemy, Coursera, Udacity 및 edX와 같은 플랫폼에는 기계 학습 전문가 지망생을 위한 온라인 Python 과정이 많이 있습니다. 이 과정은 짧고 간단하며 저렴하며 다양한 난이도로 제공됩니다.
기계 학습을 위한 Python 학습을 위한 몇 가지 훌륭한 과정은 Udacity의 TensorFlow를 사용한 기계 학습 소개, Coursera의 Python을 사용한 기계 학습, Udemy의 Python을 사용한 기계 학습, 데이터 과학 및 딥 러닝입니다.
도서
비지도 학습을 선호하는 경우 이 옵션을 탐색하는 것이 좋습니다. 기계 학습 및 인공 지능 원리를 위한 Python의 주요 개념을 다루는 수백 개의 온라인 책이 있습니다.
몇 가지 훌륭한 책은 Python Machine Learning입니다. Vahid Mirjalili 및 Sebastian Raschka, Python을 사용한 기계 학습 소개:데이터 과학자를 위한 안내서 Andreas C. Müller 및 Sarah Guido 작성.
기계 학습 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python 라이브러리는 코드를 다시 작성할 필요성을 최소화하거나 제거하기 위해 프로그래밍 중에 사용되는 함수의 모음 또는 범주입니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 코딩에 필요한 시간이 단축됩니다. 데이터 시각화, 데이터 조작, 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 라이브러리가 있습니다. 다음은 기계 학습을 위한 상위 5개 Python 라이브러리 목록입니다.
- 통계 모델
- 매트플롯립
- 케라스
- 판다
- 텐서플로
오늘날 전 세계에 수천 개의 Python 라이브러리가 있다는 것을 알고 계셨습니까? 이러한 라이브러리에는 모두 고유한 기능과 장단점이 있으며 모든 라이브러리가 기계 학습에 이상적인 것은 아닙니다. 머신 러닝에 유용한 것을 발견하더라도 여전히 효율적인지 확인해야 합니다.
기계 학습을 위한 Python 학습 방법:단계별 가이드
기계 학습을 위한 Python 학습은 표면적으로는 어려운 과정처럼 보일 수 있지만 이것이 불가능하다는 의미는 아닙니다. 프로그래밍 경험이 있든 없든 기계 학습을 배울 수 있습니다. 아래 단계를 따르면 기계 학습 엔지니어가 되기 위한 여정의 일부로 Python을 배울 수 있습니다.
기본 구문으로 시작
이것은 머신 러닝 및 데이터 과학을 위한 Python 학습의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. Python에서 구문은 프로그램을 작성하고 해석하는 방법을 결정하는 일련의 규칙 및 규정을 나타냅니다. 프로그래밍 언어의 구조를 정의하는 구문입니다.
구문이 정확하지 않으면 코드가 컴파일되지 않기 때문에 구문이 중요합니다. 구문 학습은 압도적일 수 있지만 몇 가지 리소스를 통해 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기본 Python 구문 소개는 Coursera의 단기 집중 과정이자 Python 구문에 대해 배울 수 있는 최고의 과정 중 하나입니다. 또한 Python 구문을 이해하기 위한 많은 비디오 및 서면 자습서가 있습니다.
Python 코드 작성 방법 배우기
Python의 기본 구문과 의미를 배운 후에는 Python으로 코딩하는 방법을 배워야 합니다. 이미 프로그래밍 경험이 있다면 이 단계는 쉬울 것입니다. 그러나 프로그래밍 경험이 없어도 Python은 영어와 유사하여 쓰기가 쉽습니다.
코딩을 배울 때 이동 중에 배우는 모든 내용을 적절하게 기록해 두십시오. 노트 필기 기술은 야심 찬 Python 프로그래머에게 코드 자체를 작성하는 것만큼 중요합니다. 손으로 메모하는 것은 대부분의 프로그래머가 선호하는 옵션이지만 타이핑도 작동합니다.
기계 학습에 대한 지식
Python을 잘 이해한 후에는 기계 학습의 기본 사항을 이해해야 합니다. 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 정확한 예측 모델을 만드는 것을 목표로 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 선형 회귀, 다변수 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 과학 컴퓨팅과 같은 것에 의존합니다.
기계 학습에 대해 읽을 수 있는 내용을 읽은 다음 기계 학습 분야에서 Python이 수행하는 역할을 알아보세요. 일부 과정에서는 Python과 기계 학습에 대해 동시에 가르칩니다. 강력한 머신 러닝 도구를 사용하려는 모든 사람을 위한 최고의 코스입니다.
실행하여 배우기
Python 또는 기타 프로그래밍 언어를 마스터하는 가장 좋은 방법은 실용적인 응용 프로그램과 실습 프로젝트를 통하는 것입니다. 기계 학습 알고리즘을 직접 작성하고 포트폴리오에 추가하십시오. Python 커뮤니티에 가입하고 동료 리뷰를 찾아 작업을 개선할 수 있습니다.
스마트 이모지 생성 및 이미지 애니메이션과 같은 간단한 실생활 예제에서 시작하여 MNIST 숫자 분류 및 주가 예측 모델과 같은 더 복잡한 것으로 시작합니다. 탐색할 수 있는 머신 러닝의 다양한 측면이 있습니다.
지급 받기 시작
자신의 기술에 자신이 있다면 프리미엄 제품을 만들거나 유료 공연을 찾는 것을 고려하십시오. 고객으로부터 지불하는 것보다 배우고 개선하는 데 더 좋은 동기는 없습니다. 프리랜서 Python 개발로 시작하여 정규직까지 올라갈 수 있습니다. 어쨌든 다양한 머신 러닝 프로젝트에서 Python을 배우면 실질적인 직업상의 이점이 많이 있습니다.
기계 학습 산업에서 Python 개발자의 최고 고용주 중 일부는 MobiDev, Indium Softwares 및 InData Labs입니다. Spotify, JP Morgan Chase, Pixar 및 Netflix도 Python을 사용하는 인기 있는 회사 중 하나입니다.
지금 기계 학습을 위한 Python 학습 시작
ZipRecruiter에 따르면 머신 러닝 엔지니어의 평균 연봉은 $157,676입니다. Python은 고급 기계 학습 전문가에게 가장 유용한 도구 중 하나이기 때문에 이 범용 프로그래밍 언어를 배우면 기술 산업에서 유리한 경력을 쌓을 수 있습니다. 올바른 온라인 과정을 선택하고 기계 학습을 위한 Python을 배우고 프로젝트 생성을 시작하기만 하면 됩니다.