OneBook(Python & Deep Learning)
  • 한곳에서 끝내는 파이썬 & 머신러닝 & 딥러닝
  • 문서 작업을 시작하며
  • 1. 인공지능(Artificial Intelligence) 시대
    • 1.1. 인공지능이란 도대체 무엇인가?
    • 1.2. 4차 산업혁명
    • 1.3. 인공지능의 역사
    • 1.4. 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝
    • 1.5. 머신러닝
    • 1.6. 머신러닝 알고리즘
      • 1.6.1. 지도 학습 (Supervised Learning)
      • 1.6.2. 비지도 학습 (Unsupervised learning)
      • 1.6.3. 강화 학습(Reinforcement Learning)
    • 1.7. 인공신경망(ANN)
    • 1.8. 딥러닝
  • 2. 기본 상식
    • 2.1. 기본 용어의 이해
      • 2.1.1. CPU와 GPU의 차이
      • 2.1.2. 오픈소스(Open Source)
      • 2.1.3. 깃허브(GitHub)
      • 2.1.4. 위키 Wiki
      • 2.1.5. 아나콘다(Anaconda)
      • 2.1.6. 활성화 함수
      • 2.1.5. 딥러닝 프레임워크 소개
    • 2.2. 텐서플로(Tensorflow)
    • 2.3. 케라스(Keras)
    • 2.4. 파이토치(PyTorch)
    • 2.5. 학습에 필요한 중요한 도구와 라이브러리들
      • 2.5.1. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)
      • 2.5.2. 파이참(PyCharm)
      • 2.5.3. 스파이더(Spyder)
      • 2.5.4. 넘파이(NumPy)
      • 2.5.5. 싸이파이(SciPy)
      • 2.5.6. Matplotlib
      • 2.5.7. 판다스(Pandas)
      • 2.5.8. 장고(Django)
      • 2.5.9. 파이큐티(pyQT)
      • 2.5.10. 싸이킷런(Scikit-learn)(Sklearn)
      • 2.5.11. CUDA & cuDNN
      • 2.5.12. 파이썬 표준 내장 라이브러리
    • 2.6. AI공부에 필요한 기본지식 3가지
      • 2.6.1. 수학
      • 2.6.2. 프로그래밍 기술
      • 2.6.3. AI의 적용 대상 산업에 대한 지식
  • 3. 개발 환경설정
    • 3.1. 윈도우 환경에서 설치하기
      • 3.1.1. 아나콘다 설치 (파이썬 설치)
        • 1) 아나콘다 패키지 업데이트
        • 2) conda에서 파이썬 가상 환경 (virtual environments) 생성하기
        • 3) NVIDIA GPU 환경 설정하기
      • 3.1.2. 텐서플로 설치
      • 3.1.3. 케라스 설치
      • 3.1.4. Jupyter Notebook 설치
      • 3.1.5. Visual Studio Code 설치
      • 3.1.6. 파이참 설치
        • 1) 파이참 가상환경 설정
        • 2) 파이참 환경 설정
        • 3) 설치된 라이브러리들의 버전 확인 하기
    • 3.2. 리눅스 환경에서 설치하기
      • 3.2.1. 아나콘다 설치(파이썬 설치)
      • 3.2.2. 텐서플로 설치
      • 3.2.3. 케라스 설치
      • 3.2.4. 장고 설치
      • 3.2.5. 파이참(PyCharm) 설치
        • 1) 파이참 가상환경 설정
  • 4. 파이썬 기초 학습
    • 4.1. 파이썬(Python)
    • 4.2. 파이썬의 특징
    • 4.3. 파이썬 기본 문법
      • 4.3.1. 대화형과 스크립트 모드 프로그래밍
      • 4.3.2. 모듈의 사용(import)
      • 4.3.3. 파이썬 식별자(Identifiers)
      • 4.3.4. 예약어(Reserved Words)
      • 4.3.5. 행(Lines)과 들여쓰기(Indentation)
      • 4.3.6. 문자열 표시
      • 4.3.7. 주석
      • 4.3.8. 파이썬 변수(Variables)
    • 4.4. 자료형과 연산자
      • 4.4.1. 자료형
      • 4.4.2. 파이썬 연산자
    • 4.5. 조건문과 반복문
      • 4.5.1. 조건문
      • 4.5.2. 반복문
    • 4.6. 함수
      • 4.6.1. 함수의 종류
    • 4.7. 모듈(Modules)
      • 4.7.1. 모듈의 참조 위치
      • 4.7.2. 네임스페이스(Namespace)와 범위(Scoping)
      • 4.7.3. dir( ) 함수
      • 4.7.4. 패키지(Packages)
      • 4.7.5. 기본 내장 모듈
    • 4.8. 숫자형 활용
      • 4.8.1. 실습: 계산기 만들기
    • 4.9. 문자열(Strings) 활용
      • 4.9.1. Unicode 한글의 사용
      • 4.9.2. 이스케이프 문자
      • 4.9.3. 문자열 연산자
      • 4.9.4. 문자열 포맷 연산자
      • 4.9.5. 내장 문자열 함수
    • 4.10. 시퀀스(Sequence) 자료형 활용
      • 4.10.1. 리스트(Lists)
      • 4.10.2. 튜플(Tuple)
      • 4.10.3. 딕셔너리(Dictionary)
    • 4.11 Class
    • 4.12. Date & Time
    • 4.13. 파이썬 에러처리
  • 5. 기초수학
  • 6. 머신러닝을 위한 파이썬
  • 7. 텐서플로 2.x
  • 8. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문
  • 9. 파이토치로 시작하는 딥 러닝 입문
  • 9.6 6. Pytorch lightning
  • A1. 필수 학습 라이브러리들
    • 4.1 NumPy
      • 4.1.1. Basic Operations
      • 4.1.2. Indexing, Slicing 그리고 Iterating
      • 3.13.3. Shape Manipulation
    • 4.2 Matplotlib
    • 4.3 SciPy
      • 4.3.1. Interpolation
      • 4.3.2. Optimization
      • 4.3.3. Fast Fourier transforms: scipy.fftpack
    • 4.4 Pandas
      • 4.4.1 Pandas 자료구조
      • 4.4.2 Pandas 활용하기
  • A2. 머신러닝 & 딥러닝
    • 5.1. 머신러닝 개념 소개
      • 5.1.1. 경사하강법(Gradient Descent )
      • 5.1.2. 분류 (Classification)
      • 5.1.3. MNIST Dataset 소개
    • 5.2. 딥러닝 개념 소개
      • 5.2.1. 퍼셉트론
      • 5.2.2. 인공 신경망
      • 5.2.3. 대표적인 딥러닝 모델
    • 5.3. Tensorflow를 사용한 학습
      • 5.3.1. TensorFlow 기본 메커니즘
      • 5.3.2. Tensorflow Types
      • 5.3.3. 기본 동작 실습
      • 5.3.4. 선형 회귀
      • 5.3.5 로지스틱 회귀
    • 5.4. Keras를 사용한 학습
      • 5.4.1. Keras로 분석한 선형 회귀
      • 5.4.2. CNN(Convolutional Neural Network)
      • 5.4.3. Fashion MNIST with Keras
    • 5.5. 웹 크롤링
      • 5.5.1. requests와 BeautifulSoup으로 웹 크롤러 만들기
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  1. 2. 기본 상식
  2. 2.1. 기본 용어의 이해

2.1.5. 아나콘다(Anaconda)

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아나콘다는 컨티눔(Continuum Analytics)이라는 회사에서 만든 파이썬 배포판으로, 수백 개의 파이썬 패키지를 포함하고 있습니다. 또한 회사 내에서도 상업용으로 무료로 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 여러 가지 파이썬 배포판 중 가장 후발주자이지만 가장 뛰어난 완성도로 현재는 사실상의 표준 배포판으로 되어가고 있습니다. 아나콘다는 패키지 의존성을 관리해주므로 가상환경에 따라 독립적으로 패키지를 관리할 수 있습니다.

파이썬은 파이썬 공식 홈페이지에서 받을 수 있으며, pip 툴만을 포함하고 있습니다. 필요한 패키지나 라이브러리 등을 설치할 때 모두 수동으로 해줘야 합니다. 그러나 아나콘다는 파이썬 기본 패키지에 각종 수학/과학 라이브러리들을 같이 패키징해서 배포하는 개발 플랫폼이라고 볼 수 있습니다.

아나콘다에 포함된 툴들로는 대표적으로 panda, numpy, scipy, sklearn, matplotlib, Jupyter Notebook 등이 있습니다.

일반적으로 파이썬으로 프로그래밍을 할 때 아나콘다를 사용하지 않아도 무방합니다. 그러나 파이썬을 계속하다 보면 아나콘다 없이 사용하기는 불편한 경우가 많이 발생합니다. 특정 라이브러리가 파이썬 버전에 종속되는 경우가 있습니다. 가령 텐서플로우 윈도우버전은 파이썬 3.5버전 까지만 있습니다. 이런 문제들을 해결하는 방법 중 가장 편한 방법이 아나콘다를 사용하는 것입니다. 아나콘다의 가장 큰 장점은 각 프로젝트 별로 개발 환경을 구성 할 수 있다는 것입니다. 하나의 PC에서 목적에 따라 여러 개의 독립적인 개발환경을 구성하여 프로그램을 개발할 수 있으며, 해당 프로그램의 의존성을 보다 명확하게 할 수 있다는 장점도 있습니다.

https://www.anaconda.com/distribution/