Python 인공지능에 대해 무엇을 배워야 합니까?

많은 학생들이 인공지능에 관심이 있고, 관련 업계에서 일하는 데 관심이 있어서 파이썬을 배우는데요. 오늘 우리는 이 방향에 필요한 몇 가지 기술에 대해 이야기하겠습니다.

여기서는 주로 프로그래밍 기술에 대해 이야기하고 있습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

Python을 주요 개발 언어(현재 인공 지능 분야의 주류이기도 함)로 사용할 계획이라면 Python 개발의 기본 사항을 마스터해야 합니다. 모두 Python 기반을 기반으로 한 개발입니다. Python의 기본 구문, 데이터 유형 및 공통 모듈에 대한 이해가 있어야 하며, 조건 및 루프와 같은 논리, 목록 및 딕셔너리와 같은 마스터 데이터 구조 및 공통 작업을 올바르게 사용할 수 있어야 하며, 함수의 개념과 사용법을 이해해야 합니다. , 모듈 및 객체 지향 대기.

이에 능숙한 후에는 데이터 처리와 관련된 Python 도구 라이브러리를 배워야 합니다.

NumPy

NumPy는 수학적 계산을 위한 많은 데이터 구조와 방법을 제공하며 이는 Python보다 훨씬 효율적입니다. 자신의 목록 . 그것이 제공하는 ndarray는 행렬 연산을 크게 단순화합니다.

Pandas

NumPy 기반 데이터 처리 도구입니다. 데이터 통계 및 분석을 위한 다양한 모델과 방법을 제공합니다. 1차원 시리즈, 2차원 DataFrame, 3차원 패널이 주요 데이터 구조입니다.

SciPy

미적분학, 선형 대수학, 신호 처리, 푸리에 변환, 곡선 피팅 등과 같은 다양한 방법을 제공하는 과학 컴퓨팅용 Python 툴킷입니다.

Matplotlib

Python의 가장 기본적인 그리기 도구입니다. 기능이 풍부하고 사용자 정의가 가능하며 거의 모든 종류의 일상적인 도면 요구 사항을 충족할 수 있지만 구성이 복잡합니다.

파이썬을 사용하여 데이터를 다루는 이상 위의 라이브러리는 빼놓을 수 없으니 꼭 배워두세요.

이후에는 특정 방향에 따라 연구 및 응용을 위한 보다 전문적인 도구 키트를 선택해야 합니다.

Python의 인공 지능 분야에서 가장 유명한 도구 라이브러리는 주로 다음과 같습니다.

Scikit-Learn

Scikit-Learn은 Python으로 개발된 기계 학습 라이브러리로, 수많은 기계 학습 알고리즘, 데이터 세트 및 유용한 도구를 찾아보세요. NumPy, SciPy 및 Matplotlib를 기반으로 하며 pip를 통해 직접 설치할 수 있습니다.

TensorFlow

TensorFlow는 원래 Google에서 기계 학습 연구를 위해 개발했습니다. TensorFlow는 GPU 또는 CPU에서 실행될 수 있으며 딥 러닝에 탁월합니다. 현재 학술 연구 및 엔지니어링 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 TensorFlow는 상대적으로 낮은 수준이므로 이를 기반으로 개발된 다른 프레임워크를 더 자주 사용하게 됩니다.

Theano

Theano는 성숙하고 안정적인 딥 러닝 라이브러리입니다. TensorFlow와 유사하게 수치 계산 최적화에 적합한 비교적 낮은 수준의 라이브러리이며 GPU 프로그래밍을 지원합니다. Theano를 기반으로 데이터 구조를 활용하는 라이브러리가 많이 있지만 인터페이스는 개발하기에 사용자 친화적이지 않습니다.

Keras

Keras는 Python으로 작성되었으며 TensorFlow 또는 Theano에서 실행할 수 있는 고도로 모듈화된 신경망 라이브러리입니다. 인터페이스가 매우 간단하고 사용하기 쉬워 개발 효율성이 크게 향상됩니다.

Caffe

Caffe는 딥러닝 분야에서 매우 유명합니다. BVLC(Berkeley Vision and Learning Center)와 커뮤니티 기여자들에 의해 개발되었으며, 특히 컴퓨터 비전 분야에서 모듈성과 고성능의 장점을 가지고 있습니다. Caffe 자체는 Python 라이브러리는 아니지만 Python에 대한 인터페이스를 제공합니다.

PyTorch

Torch는 오래된 기계 학습 라이브러리이기도 합니다. 페이스북의 인공지능 연구에 사용된 프레임워크는 Torch인데, DeepMind도 Google에 인수되기 전(나중에 TensorFlow로 전환) Torch를 사용했다는 점에서 그 역량을 보여줍니다. 그러나 Lua 언어는 충분히 대중적이지 않습니다. Python 구현 PyTorch가 등장하기 전까지는 말이죠.

MXNet

Amazon AWS의 기본 딥 러닝 엔진은 그 기능 중 하나이며 여러 CPU/GPU 훈련 네트워크를 지원합니다.

이러한 강력한 도구를 사용하면 이미 다양한 기본 모델을 사용하여 데이터 세트를 훈련하고 예측할 수 있습니다. 하지만 자격을 갖춘 인공지능 개발자가 되고 싶다면 단순히 도구의 API를 호출하고 매개변수를 조정하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

Python은 인공지능 개발에 중요한 도구이며, 프로그래밍은 이 방향에서 필수적인 기술입니다. 그러나 Python을 마스터한다고 해서 인공지능을 마스터한다는 의미는 아닙니다. 인공지능의 핵심은 머신러닝과 딥러닝입니다. 그들의 기초는 수학(고급수학/선형대수학/확률이론 등)이며, 프로그래밍은 구현수단이다.

그래서 이 분야에 들어가려면 프로그래밍 기술 외에도 수학적 기초가 필수적이며 데이터 마이닝, 기계 학습, 딥 러닝 및 기타 지식도 이해해야 합니다.

이것은 몇 달 안에 달성할 수 있는 빠른 길은 아니지만, 꾸준히 노력한다면 분명히 뭔가를 얻을 수 있을 것입니다.

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