3. 개발 환경설정

딥러닝은 윈도우, 리눅스, 맥에서 모두 실행 할 수 있습니다. 프로그래밍 언어도 파이썬, 자바, C++, Lua, Julia, R 등 다양하게 사용 할 수가 있습니다. 그러나 딥 러닝 연구를 살펴보면 십중팔구는 파이썬으로 된 소스 코드를 찾을 수 있습니다. 대부분의 머신러닝과 딥 러닝 프레임워크는 파이썬용으로 만들어지며, AI 분야에서 일하는 거의 모든 사람들이 파이썬을 이야기합니다.

파이썬의 라이브러리는 다른 언어에서 따라올 수 없는 부분입니다. 넘파이(NumPy)는 워낙 보편적으로 사용되는터라 텐서 연산에서 사실상 표준 API 역할을 합니다. 판다스(Pandas)는 R의 강력하고 유연한 데이터프레임을 파이썬으로 가져옵니다. 자연어 처리(NLP)에서는 이름도 유명한 NLTK와 빠른 속도가 장점인 스페이시(SpaCy)가 있습니다. 머신러닝 쪽에는 역전의 사이킷-런(Scikit-learn)이 있습니다. 딥러닝이라면 현재의 모든 라이브러리(텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 체이너(Chainer), 아파치 MXNet(Apache MXNet), 테아노(Theano) 등 모두가 파이썬을 가장 우선시하는 프로젝트입니다.

개발 환경을 구축이란 아나콘다, 텐서플로, 파이참 그리고 기타 라이브러리들을 설치 하는 과정입니다.