🖥️ 머신러닝 개발 환경 구축 단계
1. 기본 개발 도구 설치
- Python 설치
- python.org에서 최신 버전(보통 3.10 이상)을 설치.
- 연구용이라면 Anaconda 배포판을 쓰면 패키지 관리가 훨씬 편리합니다.
- IDE/에디터 선택
- Jupyter Notebook → 실험과 시각화에 최적.
- VS Code → 범용 개발에 강력.
- PyCharm → 대규모 프로젝트에 적합.
2. 필수 라이브러리 준비
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn- numpy: 수치 계산 (행렬, 벡터 연산).
- pandas: 데이터 처리.
- matplotlib / seaborn: 시각화.
- scikit-learn: 머신러닝 알고리즘 구현 및 평가.
3. 실행 환경 확보
- 로컬 환경: 개인 PC에 설치 후 바로 실행.
- 클라우드 환경:
- Google Colab → 무료 GPU 지원, 연구용으로 많이 사용.
- Kaggle Notebook → 데이터셋과 함께 실험하기 좋음.
- 연구실 서버 → 대규모 데이터 처리에 필요.
4. 연습 프로젝트 시작
- 데이터셋: UCI Machine Learning Repository, Kaggle.
- 예제:
- 선형 회귀로 집값 예측.
- 로지스틱 회귀로 스팸메일 분류.
- KNN으로 아이리스(Iris) 데이터 분류.
5. 연구 환경 관리
- Git: 코드 버전 관리.
- Virtual Environment (venv/conda): 프로젝트별 패키지 독립 관리.
- Reproducibility: requirements.txt 또는 environment.yml로 환경 기록.
📌 정리:
- Python/Anaconda 설치
- Jupyter Notebook 또는 VS Code 준비
- numpy, pandas, scikit-learn 설치
- Colab/Kaggle 같은 클라우드 환경도 병행
- 작은 데이터셋으로 실습 시작