필요 프레임워크와 라이브러리

 

 

텐서플로우(Tensorflow)

 2015년에 구글이 공개한 머신 러닝 오픈소스 라이브러리로, 머신 러닝과 딥 러닝을 보다 직관적이고 손쉽게 이해 할 수 있도록 설계 되었다.

 

케라스(Keras)

딥 러닝 프레임워크인 텐서플로우에 대한 추상화 된 API를 제공함으로써, 텐서플로우 코드를 훨씬 더 간단하게 작성할 수 있게 해준다.

 

젠심(Gensim)

머신 러닝을 사용하여 토픽 모델리오가 자연어 처리 등을 수행 할 수 있게 해주는 오픈 소스 라이브러리이다. 후반부에 젠심을 이용하여 토픽 모델링과 워드투벡터(Word2Vec) 등을 학습해 볼 것이다.

 

사이킷런(Scikit-learn)

파이썬 머신러닝 라이브러리로, '나이브 베이즈 분류'와 '서포터 벡터 머신' 등 다양한 머신 러닝 모듈을 불러 올 수 있다. 또한 머신러닝 연습을 위한 '아이리스 데이터', '당뇨병 데이터' 등 자체 데이터도 제공하고 있다.