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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, pandas강력한 라이브러리를 제공
  • 데이터 전처리모델 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 문법다양한 라이브러리 (scikit-learn, TensorFlow) 지원
  • 강력한 커뮤니티교육 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%)테스트 데이터(20%) 분할
  • X (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 연습실제 데이터 접근이 핵심이며, 파이썬 기반 AI 개발은 초보자도 쉽게 시작 가능