Python 라이브러리를 활용한 인공지능

1 개요

올해는 머신러닝 쪽 관련 지식을 함양하고자 한다. 이러한 노력의 일환으로 회사에서 보내주는 외부연수로 아래 강의를 수강했다.

<머신러닝 교육 요약>

강좌명	교육기간	교육장소	기타
Python 라이브러리를 활용한 인공지능	2022.8.8 ~ 2022.8.12	한국생산성본부 8층 803호	- 강사명 : 박성백 (sungback@naver.com / 010-8711-7982) ← 평생 A/S 가능 - 수강자 : 10명 (오프라인 7명, 온라인 3명) - 교　재 : <Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn Keras & TensorFlow>

2 교육과정

이번에 내가 수강하는 과정은 아래와 같이 총 5일, 35시간 동안 머신러닝 중 딥러닝에 대해 학습하는 과정이다.

3 책

도서를 읽으며 학습한 내용은 별도 페이지인 핸즈온 머신러닝(2판)(책)을 참고하자.

4 강의

총 5일 동안 교육한 내용을 아래에 간략히 정리했다.

4.1 1일차

• 인공지능 관련 지루한 설명을 들었다.
• 파일 공유를 위한 주소(https://tinyurl.com/ai220808)를 공유 받았다.
• 인공지능 공식을 간략히 소개하면 y=Wx 의 행렬곱이다.
  • W 는 가중치(weight)를 의미한다.
• 강사님이 딥러닝은 인간의 뇌를 모방했다면서 "유재석" 얘기를 했는데 앞에 앉아 있는 어떤 학생이 유재석이 나오는 <유퀴즈 온 더 블록>을 보고 있어서 어이 없었다.
• 이 수업에서는 파이썬 언어, 수집(BeautiflSoup), 분석(Pandas), 시각화(Matplolib, Seaborn), ML 까지 실습을 하며 이를 위해 아나콘다(Anaconda)를 설치하며, 실습은 함께 설치하는 주피터(Jupyter)를 활용.
• 환경설정은 아래와 같이 함
  1. Anaconda 다운로드 https://www.anaconda.com/products/distribution
  2. 설치
  3. 주피터 노트북 실행
     
     
     
• 주피터 노트북에 CSS를 적용하려면 윈도우 10 기준으로 %HOMEPATH% 에 .jupyter 폴더를 만든 후, 이어서 방금 만든 폴더 안에 custom 폴더를 만든다. 이어서 custom.css 라는 파일로 아래 CSS 파일을 custom 폴더에 저장한다. 그런 후 주피터 노트북을 재실행하면 CSS가 적용된다.
  

.container { width:100% !important; }
.CodeMirror {font-family: D2Coding; font-size: 22pt; line-height: 140%;}
div.output {
    font-family: D2Coding;
    font-size: 12pt;
}
div.prompt {
    padding-left: 0;
    min-width: 2ex;
}

• D2Coding 폰트를 설치했다. (https://github.com/naver/d2codingfont)
• 시험 공지를 해줬다. 4지선다 15문제, 단답형 5문제로 총 20문제다.
  • (시험) 머신러닝 학습 특성에 따른 분류 : Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
• 주피터에서 파이썬 자료형, 제어문 등 기본 문법을 실습했다.

4.2 2일차

• 오늘은 버스가 많이 막혀서 9:28 에 도착했다. 도착하기 전에 전화를 주셔서 "도착했어요!" 라고 얘기했다. KCP 수업 담당자님께서 강사님이 교통 체증으로 늦어서 양해의 표현으로 커피를 샀으니 마시라고 하셨다. 하하하. 그런데 강사님이 내가 도착한 후 1분 뒤에 오셨다. 강사님이 매번 늦어서 커피가 매번 제공되면 좋겠다.
• 어제 학습한 내용을 복습했다.
• 주피터 노트북에서 모든 명령어를 다시 실행하려면 Kernel 메뉴에 있는 Restart & Run All 을 실행한다.
  
• 저 강사님 수업을 아마도 3년 전에 다른 수업에서 들었던 것 같다. 과거에 했던 로또 당첨번호 웹 스크래핑 실습을 또 한다. 사골국물도 아니고 이게 뭔가요?!?!?! ㅠ.ㅠ
• 아무튼 나는 현재까지 당첨된 로또 번호 및 보너스 번호를 출력하는 프로그램으로 개량했다. (3년 전에도 똑같은 걸 했었다 ㅎ.ㅎ)
  

• 이어서 타이타닉 호 승객 생존 예측 미니 프로젝트를 하는데 이것도 아마 3년 전에 했던 것 같다.
• 파이썬 라이브러리 Numpy는 수치연산을 매우 빠르게 하는데 이것이 가능한 이유는 내부 코드를 C/C++로 구현했기 때문이다.
• 코로나 이전에 기상청 직원이 강의를 수강했는데 거기는 여전히 포트란(Fortran)을 사용하고 있다고 한다. 다만 이를 Python에서 사용할 수 있게 바인딩해서 사용을 하고 있다고 한다.
• 점심시간 전에 <타이타닉 호 승객 생존 예측 미니 프로젝트>를 위한 사전 작업을 완료했다. (데이터 제공, 가설 수립 등)
• 커피 사주셨다. 나 퀴즈 틀렸는데? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 위로커피인듯...
• Dataframe의 info() 함수 결과값에서서 중요하게 봐야 하는 것 중 하나는 Non-Null Column 개수로 결측치 정도를 확인해야 한다. 이 값에 다라 해당 데이터를 활용할 수 있을지 없을지가 결정되기 때문이다.
• 데이터 타입은 아래와 같이 나뉨
  • 수치형
    • 이산형 : 정수
    • 연속형 : 실수
  • 범주형
    • 명목형 : 혈액형
    • 순서형 : 학점, 성적

4.3 3일차

업데이트 예정

4.4 4일차

업데이트 예정

4.5 5일차

업데이트 예정

5 참고자료

• 정오표 https://tensorflow.blog/handson-ml2/
• 유튜브 강의 https://bit.ly/homl2-youtube/
• GitHub Repository https://github.com/rickiepark/handson-ml2
• FMA: A Dataset For Music Analysis https://github.com/mdeff/fma