파이썬 머신러닝 공부하자! - 01. 개발환경 구축하기

key word : 파이썬(Python), 머신러닝(Machine Learning), 개발환경, 텐서플로우(TensorFlow)

4차 산업혁명, 구글 딥마인드의 알파고, AI와 같은 키워드에서 주목받는 기술은 무엇일까요?

여러 대답이 떠오르시겠지만, 앞서 말씀드린 키워드를 동시에 관통하는 기술은 인공지능

머신러닝(Machine Learning)일 것입니다. 

인공지능을 만드는 방법들 중 가장 대표적이었던 것은 사람이 직접 많은 수의 규칙을

입력해주는 것이었습니다. 의학, 생물학과 같은 과학 분야에서 이 방법은 뛰어난 능률을 

보였습니다. 하지만 점차 세상은 사람이 예측할 수 없는 규칙을 요구했습니다. 

예를 들어, 음성인식의 경우, '어던 문장을 말했는가?', '문장의 의미는 무엇인가?'라는 기본

문제부터 '억양과 발음의 처리', '문장의 구조'와 같은 사람마다의 개인차가 있는 문제까지 

매우 많은 양의 규칙이 있기 때문에 이를 위 방법으로 하는 것은 불가능해졌습니다. 

이런 상황을 해결하기 위해서 수학자, 과학자들은 인간 사고체계를 모방하여 기계가 스스로

학습하고 판단할 수 있는 방법을 고안해내었고, 

우리는 이 머신러닝(Machine Learning)에 대해 배워보고자 합니다. 

1. 파이썬 머신러닝 공부하자 개발환경: 여러분과 수학

머신러닝은 실제 삶에서 나타나는 현상들을 컴퓨터가 이해할 수 있게 표현하고,

이를 계산할 수 있도록 데이터화 해야 됩니다. 즉 '나비' 하나를 표현하더라도 나비의 모습을 0과 1로

구성된 데이터로 표현하고, 특징과 습성 등을 수치화하여 입력해주어야 한다는 것입니다.

따라서 수학에 대한 개념이 잡혀 있어야 됩니다.

여러분이 만들고자 하는 인공지능(AI)에 따라 조금씩 추가되겠지만,

기본적이고 실질적으로 필요한 수학에 대해서만 이야기 해보도록 합시다.

 ▶ 이산수학 : 이산수학은 프로그램밍을 배우는 사람들에게는 가장 기본적인 수학입니다.

컴퓨터와 같은 기계는 연속된 아날록로그 데이터를 이산적인 수로 표현해 주지 않는다면

이를 받아들일 수 없기 때문이죠.

▶ 확률론 및 통계학개론 : 기계학습 관련 기본기들은 통계학에서 쓰이던 것들입니다.

받아들인 데이터를 토대로 새로운 정보를 예측해야 하기 때문이죠.

-통계학 관련 : 회귀분석, 다변량 분석, 군집 분석, 확률분포 추정, 마프코프/은닉 모델,

서포트 벡터 머신, 베이즈 정리, 베이즈 확률론/베이지언 통계학

▶ 미적분학 : 통계학에서 유추해낸 그래프. 데이터를 분석하는 일에 미적분학이 필요합니다.

경사 하강법, 라그랑주 승수법 등이 매우 자주 다뤄지기 때문에 이 또한 공부를 해야합니다.

▶ 선형대수학 : 고차원의 데이터를 다루기 때문에 수의 사상 등 해행렬 계산이 매우 자주 사용됩니다.

▶ 수학적 최적화 : 오차를 최소화하며 회귀함수를 만드는 것이 머신러닝의 최종 목표라고 할 수 있습니다.

따라서 모든 계산식의 오차를 제거하고 줄이며 가장 간단한 방법을 찾아나가는 최적화와 관련된 공부가 필요합니다.

이와 같은 공부를 처음부터 끝까지 하실 수 있다면 가장 좋겠지만, 이는 시간이 매우 많이 걸립니다.

따라서 하실 수 있다면 공부를 하시고, 그렇지 않다면, 이 강의 글을 보시면서 개념이 나올 때마다 함께 공부를 합시다!

2. 파이썬 머신러닝 공부하자 개발환경 : 컴퓨터

머신러닝을 구현하는 방법은 여러 방법이 있습니다.

수학자들의 강력한 도구인 Matlab도 있지만 저희는 확장성이 더 좋은 파이썬을 이용하고자 합니다.

또한 파이썬에서도 머신러닝을 위한 도구인 텐서플로우(tensorflow)와 numpy를 사용할 것입니다.

따라서 파이썬 설치를 하면서 동시에 여러 라이브러리가 설칟치되는 Anaconda를 개발환경으로 삼아줍시다.

▶ Anaconda 설치 (http://allpsychology.tistory.com/26)

(파이썬 직접 설치 과정을 진행하셨다면, Anaconda 설치 시 오류가 발생합니다. 설치된 파이썬을 삭제하고 진행해 주세요.)

1. Anaconda 다운로드 페이지 접속(https://www.anaconda.com/download/)

▽다운로드 페이지에서 자신의 운영체제(순서대로 윈도우, macOS, Linux)를 선택합니다.

2. 파이썬 머신러닝 공부하자 : 인스톨러 실행

인스톨러를 실행할 때 오른쪽 마우스를 눌러 관리자 권한으로 실행을 선택해 주세요. 

▽첫 번째 설치화면입니다. 'Next' 버튼을 클릭해 다음으로 진행합니다.

▽라이선스 동의 화면입니다. 'I Agree' 버튼을 클릭해 다음으로 진행합니다.

▽ 설치 유형을 선택하는 단계입니다. 'All Users'를 선택한 후 'Next' 버튼을 클릭합니다. 

▽ 아나콘다가 설치될 위치를 선택하는 단계입니다.

아래 사진처럼 그대로 진행하셔도 되고, " c:＼Anaconda3 "로 위치를 변경하셔도 됩니다.

'Next' 버튼을 눌러 진행해 주세요.

▽ 추가 옵션 선택화면입니다. 두 개의 옵션 모두 선택한 후 'Install' 버튼을 클릭해 진행합니다.

▽ 설치화면입니다. 설치가 완료되면 'Completed'라는 메시지가 출력됩니다. 'Next' 버튼을 눌러 진행해 주세요.

▽ 설치가 완료되었습니다. 'Finish' 버튼을 클릭해 설치 과정을 종료합니다.

3. 파이썬 머신러닝 공부하자 : 설치 완료!!

정상적으로 설치가 되었으면 [시작 -> 모든 프로그램(모든든 앱) -> Anaconda3] 에서 확인이 가능할 것입니다. 

▶ tensorflow 설치

Anaconda의 설치가 완료되었다면 이제 tensorflow의 설치를 진행해 봅시다.

1. Anaconda NAVIGATOR를 실행하고 왼쪽 Environment 탭으로 이동합니다.

2. Environment 탭에서 Installed를 All로 바꿔주고 tensorflow를 검색해 줍니다. 

3. 검색 결과에 있는 tensorflow와 tensorflow-gpu를 모두 체크하고 오른쪽 아래 Apply를 눌러 설치를 진행합니다.