모든 ML 초보자가 사용해야 하는 무료 도구

ML을 시작하려는 모든 초보자 또는 시작하려는 사람이 사용해야 하는 몇 가지 필수 도구입니다.

1. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)

• 머신 러닝을 처음 접하는 분들이 친근한 방식으로 학습할 수 있도록 도와주는 툴

• 코드, 수식, 시각화, 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 인터페이스

• 데이터 과학, 머신 러닝, 과학 컴퓨팅에 널리 사용되며, Python, R, Julia 등의 언어 지원

• 아나콘다 배포판으로 컴퓨터에서 직접 사용하거나 Google Colab, PyTorch Lightning 또는 Kaggle Notebook 활용 가능

• 주요 장점

  • 초보자가 사용하기 쉬운 인터페이스.

  • 코드를 설명 텍스트, 방정식 및 시각화와 통합 가능

  • 대화형 학습 경험 촉진

  • 대규모 커뮤니티와 방대한 리소스로 학습이 더 쉬움

2. 허깅 페이스와 트랜스포머(Hugging Face and Transformers)

• 자연어 처리(NLP) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 오픈 소스 허브와 자연어 처리에 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나인 트랜스포머 라이브러리

• LLM 및 생성 AI로 작업하는 전체 프로세스를 쉽게 컨트롤

• 텍스트 분류, 번역, 질문 답변 등과 같은 작업을 위해 설계된 기본 모델과 미세 조정된 모델 모두 Transformers에서 사용할 수 있는 사전 학습된 모델 사용 가능

• 주요 장점

  • PyTorch 및 TensorFlow와 같은 백엔드용 모델 존재

  • 사용자 정의할 수 있는 다양한 사전 학습된 모델 제공

  • 사용하기 쉬운 API 및 훌륭한 문서

  • 활발한 커뮤니티가 있는 협업 환경

3. 랭체인(LangChain)

• LangChain은 AI 엔지니어가 언어 모델을 다양한 데이터 소스 및 기타 LLM과 통합할 수 있도록 설계된 프레임워크

• 상황 인식 추론 애플리케이션 개발을 용이하게 하여 복잡한 문제 해결 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 만들 수 있는 도구

• 주요 기능:

  • 에이전트, 도구 및 라이브러리를 만들고 관리하기 위한 인터페이스.

  • 추적 및 평가를 포함한 추론 애플리케이션 지원.

  • 초보자도 쉽게 사용할 수 있으며, 지능형 에이전트 개발을 간소화하기 위한 포괄적인 도구와 템플릿 세트 제공

    
    

4. Scikit-learn

• 파이썬에서 머신 러닝을 위한 도구

• 대부분의 머신 러닝 알고리즘과 모델을 구현하고 이해할 수 있는 간단하고 효율적인 도구 제공

• Scikit-learn을 사용하면 몇 줄의 코드만으로 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소와 같은 작업 수행 가능

• 주요 기능:

  • 사용하기 쉬운 API와 잘 문서화된 함수.

  • 다양한 ML 모델 지원

  • NumPy 및 pandas와 같은 다른 Python 라이브러리와 원활하게 작동

  • 데이터를 빠르게 분석하고 패턴을 찾는 데 도움

5. 캐글(Kaggle)

• 초보자와 숙련된 전문가 모두를 위한 도구

• 말 그대로 무한한 수의 데이터 세트가 있는 플랫폼, 지식을 향상시킬 수 있는 대회, 다른 데이터 전문가 및 ML 애호가로부터 배울 수 있는 협업 공간으로 구성

• 튜토리얼, 코드 예제 등 다양한 리소스도 제공

• 주요 기능

  • 다양한 도메인의 많은 데이터 세트에 액세스

  • 경험을 쌓을 수 있는 실제 챌린지(그리고 보상!)

  • 활발한 학습자 및 전문가 커뮤니티

  • 클라우드에서 코드를 실행할 수 있는 무료 노트북

• source: https://machinelearningmastery.com/free-tools-every-ml-beginner-should-use/