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딥러닝2

[PYTHON] AI 개발 A‑Z : Python으로 시작하는 인공지능 여정 이제 인공지능(AI)은 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 특히 Python은 풍부한 생태계와 직관적인 문법 덕분에 AI 연구부터 실무까지 폭넓게 활용됩니다. 본 가이드에서는 Python 기반 AI 개발의 핵심 흐름을 정리하고, 주요 라이브러리 비교, 실전 프로젝트 구성, 그리고 비즈니스 적용 팁까지 담았습니다.1. Python AI 개발 흐름데이터 준비: Pandas, NumPy로 수집·전처리모델 선택: Scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch 등훈련 & 검증: train/test 분리, 교차검증평가: 정확도, 정밀도, ROC‑AUC 등 지표 활용배포: FastAPI, Flask, Streamlit 등으로 서비스화2. 주요 라이브러리 비교라이브러리주요 특징추천 용도Scikit‑lear.. 2025. 7. 22.
[PYTHON] PyTorch 완전 가이드 : 직관적이고 강력한 딥러닝 프레임워크 PyTorch는 Python 기반의 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 연구자와 실무 개발자 모두에게 사랑받는 도구입니다. 직관적인 코드 구조, 강력한 자동 미분 기능, 다양한 확장성과 유연성 덕분에 TensorFlow를 위협하는 대세 프레임워크로 자리잡았습니다. 본 글에서는 PyTorch의 개념, 구조, 실전 사용법을 바탕으로 딥러닝 모델을 처음부터 끝까지 구축하는 흐름을 단계별로 소개합니다.1. PyTorch란 무엇인가?Facebook AI Research(FAIR)에서 개발NumPy와 유사한 텐서 연산 지원동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph) 기반강력한 GPU 가속 학습 및 추론 지원Pythonic한 문법으로 직관적인 개발 가능2. PyTorch 설치 방법# CPU 전용p.. 2025. 7. 21.
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