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머신러닝 맞춤 정복···파이썬 배포판 5종 따라잡기

통계, 데이터 과학, 머신러닝 등의 분야에 종사하고 있다면 파이썬(Python)을 사용하고 있을 확률이 높다. 그럴만한 이유가 있다. 풍부한 라이브러리와 관련 두고 생태계 그리고 언어 자체의 편리함을 갖춘 파이썬은 훌륭한 선택이다. 하지만 파이썬에는 여러 배포판이 존재하며 각각 다른 대상자를 위해 개발됐다. 오늘은 포괄적인 것부터 구체적인 것까지 5가지 파이썬 버전과 이들 각각이 머신러닝 작업 처리를 위해 어떻게 구축되는지에 대한 세부사항을 살펴본다. 파이썬은 시스템 자동화부터 머신러닝 등의 첨단 분야에서의 작업까지 여러 작업을 간소화한다. 아나콘다 파이썬(Anaconda Python) 아나콘다는 데이터 과학과 머신러닝 뿐 아니라 일반 용도의 개발을 위한 배포판으로써 두각을 나타내고 있다. 아나콘다는 기업을 위한 지원 계획을 제공하는 같은 이름의 상용 제공처(종전 이름은 컨티넘 어낼리틱스(Continuum Analytics))의 지원을 받는다. 아나콘다 배포판은 데이터 과학에서 자주 사용하는 NumPy, 판다스(Pandas), Matplotlib 등의 패키지에 손쉽게 액세스할 수 있게 해준다. 아나콘다와 쉽게 묶이는 것은 아니지만 콘다(Conda)라는 사용자 정의 패키지 관리 시스템을 통해 사용 가능하다. 콘다 설치 패키지는 파이썬의 자체 Pip를 통해 관리할 수 없는 까다로운 외부 바이너리 의존성이 포함될 수 있다. (원한다면 Pip를 사용할 수 있지만 콘다가 이런 패키지에 제공하는 이점은 누릴 수 없을 것이다.) 각 패키지는 아나콘다에 의해 최신 상태로 유지되며 그 중 상당수는 속도를 위해 인텔MKL(Math Kernel Library) 확장기능으로 컴파일 된다. 아나콘다가 제공하는 다른 주요 이점으로는 그래픽 환경인 아나콘다 내비게이터(Anaconda Navigator)가 있다. 내비게이터는 IDE가 아니지만 콘다 패키지 관리자와 사용자 구성 가상 환경을 포함해 아나콘다 기능을 위한 편리한 G...

배포판 C파이썬 아나콘다 액티브파이썬 원파이썬

2018.06.15

통계, 데이터 과학, 머신러닝 등의 분야에 종사하고 있다면 파이썬(Python)을 사용하고 있을 확률이 높다. 그럴만한 이유가 있다. 풍부한 라이브러리와 관련 두고 생태계 그리고 언어 자체의 편리함을 갖춘 파이썬은 훌륭한 선택이다. 하지만 파이썬에는 여러 배포판이 존재하며 각각 다른 대상자를 위해 개발됐다. 오늘은 포괄적인 것부터 구체적인 것까지 5가지 파이썬 버전과 이들 각각이 머신러닝 작업 처리를 위해 어떻게 구축되는지에 대한 세부사항을 살펴본다. 파이썬은 시스템 자동화부터 머신러닝 등의 첨단 분야에서의 작업까지 여러 작업을 간소화한다. 아나콘다 파이썬(Anaconda Python) 아나콘다는 데이터 과학과 머신러닝 뿐 아니라 일반 용도의 개발을 위한 배포판으로써 두각을 나타내고 있다. 아나콘다는 기업을 위한 지원 계획을 제공하는 같은 이름의 상용 제공처(종전 이름은 컨티넘 어낼리틱스(Continuum Analytics))의 지원을 받는다. 아나콘다 배포판은 데이터 과학에서 자주 사용하는 NumPy, 판다스(Pandas), Matplotlib 등의 패키지에 손쉽게 액세스할 수 있게 해준다. 아나콘다와 쉽게 묶이는 것은 아니지만 콘다(Conda)라는 사용자 정의 패키지 관리 시스템을 통해 사용 가능하다. 콘다 설치 패키지는 파이썬의 자체 Pip를 통해 관리할 수 없는 까다로운 외부 바이너리 의존성이 포함될 수 있다. (원한다면 Pip를 사용할 수 있지만 콘다가 이런 패키지에 제공하는 이점은 누릴 수 없을 것이다.) 각 패키지는 아나콘다에 의해 최신 상태로 유지되며 그 중 상당수는 속도를 위해 인텔MKL(Math Kernel Library) 확장기능으로 컴파일 된다. 아나콘다가 제공하는 다른 주요 이점으로는 그래픽 환경인 아나콘다 내비게이터(Anaconda Navigator)가 있다. 내비게이터는 IDE가 아니지만 콘다 패키지 관리자와 사용자 구성 가상 환경을 포함해 아나콘다 기능을 위한 편리한 G...

2018.06.15

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