[Coursera/IBM course #1] Scikit-Learn Machine Learning Ecosystem

[IBM AI course #1] Machine Learning with Python

 

Machine Learning Ecosystem

머신러닝 생태계란 모델 개발, 배포, 관리를 지원하는 도구, 프레임워크, 라이브러리, 플랫폼, 프로세스들의 상호 연결된 환경을 의미한다.

파이썬은 머신러닝을 위한 풍부한 오픈소스 생태계를 제공하는데, 이 중에 우리는 Scikit-learn를 중심으로 살펴볼 것이다.

 

Scikit-learn

Scikit-learn은 Python용 무료 머신러닝 라이브러리이다.

NumPy, SciPy, Matplotlib 기반으로 구축되어 있다.

분류(Classification), 회귀(Regression), 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등 다양한 알고리즘을 지원한다.

잘 정리된 문서, 활발한 커뮤니티, 쉬운 사용법이 장점이다.

 

Machine Learning Pipeline에서의 Scikit-learn

대부분의 머신러닝 파이프라인 작업은 Scikit-learn 내에 구현되어 있다

• 데이터 전처리 (정제, 스케일링, 특성 선택/추출 등)
• 데이터 분할 (학습/테스트 세트)
• 모델 생성 및 학습 (fit)
• 하이퍼파라미터 튜닝
• 예측 및 평가 (다양한 평가 지표 사용)
• 모델 저장