01. 코랩(Colab)을 사용해 선형 회귀 구현_독학으로(맨땅에서) 딥러닝 이해하기

2021.04.04 - [인공지능(AI)] - 00. 머신러닝? 딥러닝?_독학으로(맨땅에서) 딥러닝 이해하기

00. 머신러닝? 딥러닝?_독학으로(맨땅에서) 딥러닝 이해하기

앞에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 개념을 배웠고 지금부터 제대로 배워보려 한다.

1.

코랩

딥러닝의 연산을 위해서는 컴퓨터의 성능이 좋아야하는데 글쓴이는 그램(Gram) 노트북을 사용중이기도 하고, 추가로 설치 필요 없이 바로 진행할 수 있는 코랩으로 우선 흥미를 느끼는게 중요하다고 생각했다. 그래서 처음 공부할 책을 골랐을 때에도 텐서플로우 설치부터 진행해야하는 책은 선택하지도 않았다.

코랩은 구글의 서비스를 이용하는것이고 구글이 제공하는 컴퓨터를 사용하여 연산을 하기 때문에 비용과 부담이 적다! 나같은 처음 하는사람에겐 정말 좋은 서비스이다. 아래에 링크를 걸어 두었으니 구글계정만 있다면 무료로 사용이 가능하다!

코랩의 기능과 사용법을 설명하다가는 시간만 흐를 것 같아서 사용법은 딥러닝 공부하면서 익히려고 한다. 만약 코랩에 대해 알고 싶다면 따로 검색을 통해 진행해야 한다.

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ko

Google Colaboratory

2.

넘파이

넘파이(NumPy)는 파이썬의 핵심 과학 패키지 중 하나이다. 머신러닝과 딥러닝 패키지가 넘파이 기반으로 구현되어 있어 꼭 익혀야 하는 파이썬 패기지이다. 코랩에서는 넘파이가 기본적으로 설치 되어있으므로 버전 확인을 통해 설치 여부를 확인하면 된다.

import numpy as np     #numpy를 np로 별칭한다.
print(np.__version__)  #np의 버전을 출력한다.

실행화면. 버전은 1.19.5로 확인된다.

3.

맷플롯립

맷플롯립(Matplotlib)은 파이썬 과학 생태계의 표준 그래프 패키지이다. 그래프는 필수이고 실습을 진행하려면 임포트 시켜야 한다.

import matplotlib.pyplot as plt          #맷플로립을 임포트하여 plt라 별칭한다.
plt.plot([1,2,3,4,5,6],[1,4,6,19,30,60]) #x값과 y값을 파이썬 리스트로 전달한다.
plt.show()                               #화면에 그래프를 출력한다.

그래프가 짜잔하고 나타났다.

산점도 그래프는 scatter

넘파이 배열을 이용한 산점도 그래프