처음 AI 모델을 파이썬으로 만드는 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
머신러닝
대상자
- 초보자 (Python 및 머신러닝 기초 지식이 없는 사람)
- 난이도: 매우 낮음 (단계별 가이드 제공, 복잡한 개념 없음)
핵심 요약
- 파이썬은 AI 개발에 적합한 언어로,
scikit-learn
,pandas
등 강력한 라이브러리를 제공 - 데이터 전처리 및 모델 평가까지 포함된 기초 머신러닝 프로젝트 진행
- 로지스틱 회귀 모델을 사용해 당뇨병 예측 분류 모델 구축 (정확도 계산 포함)
섹션별 세부 요약
1. AI 개발을 위한 파이썬 선택 이유
- 간결한 문법과 다양한 라이브러리 (
scikit-learn
,TensorFlow
) 지원 - 강력한 커뮤니티와 교육 프로그램 제공 (실무 적용 중심)
2. 구축할 모델 소개
- Pima Indians Diabetes Dataset 사용 (당뇨병 예측 분류 모델)
- 데이터 로딩, 전처리, 모델 훈련, 평가 4단계 포함
3. 라이브러리 설치 및 데이터 로딩
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn
명령어로 라이브러리 설치- CSV 파일 직접 로딩 (
pd.read_csv
) 및 컬럼 이름 지정
4. 데이터 전처리 및 분할
train_test_split
사용해 훈련 데이터(80%)와 테스트 데이터(20%) 분할X
(특성),y
(레이블) 분리 및 랜덤 시드 고정 (random_state=0
)
5. 모델 훈련 및 평가
LogisticRegression(max_iter=1000)
모델 사용- 정확도 계산 (
accuracy_score
) 및 출력:"Model Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%"
결론
- 실무 적용을 위한 구조화된 AI 교육 프로그램 (예: JanBask Training) 추천
- 반복 연습과 실제 데이터 접근이 핵심이며, 파이썬 기반 AI 개발은 초보자도 쉽게 시작 가능