머신러닝 초기 설정

ㅇ 머신러닝이란 무엇인가?
- 프로그래밍 하지 않고, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법
- 경험으로부터 학습한다.

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머신러닝용 파이썬 가상환경 만들기

윈도우 환경에서는 다음과 같이 진행합니다.
2. anaconda 환경설정 방법 (tistory.com)

2. anaconda 환경설정 방법

(만약에 아나콘다가 없다면 해당 글의 카테고리의 다른 긋을 참고하시면 됩니다.)

우분투 환경에서는 다음의 글에서 jupyter notebook 설치과정을 따라 진행합니다.
(실무 리눅스) 2. 우분투 20.04에 chrome, jupyter notebook, visual studio code 설치하기 (tistory.com)

(실무 리눅스) 2. 우분투 20.04에 chrome, jupyter notebook, visual studio code 설치하기

모든게 귀찮다면
Google Colab

Google Colaboratory

colab에서 진행을 하시면 됩니다.

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저는 윈도우 환경에서 진행을 하고자 합니다.

윈도우는 조금 어색해서

우분투가 편하긴 한데, 우분투를 돌릴 환경이 안되네요


아나콘다를 대충 다운받아주시고

anaconda prompt를 실행합니다.

conda create -n 이름 python=3.8

이렇게 나오면 성공입니다.

방금 만든 가상환경으로 접속을 하고

conda activate 이름

가장 처음에는 ipython과 jupyter 를 다운받아 주셔야 합니다.
가상환경이 바뀔때마다 jupyter를 다운받으세요

conda install -y ipython jupyter

대충 가상환경은 거의 만들어졌고, 이제 여기서 사용할 모듈을 다운 받아야합니다.

pandas matplotlib seaborn numpy scikit-learn
(pandas 안에 numpy가 있습니다.)



scikit-learn이 머신러닝에서 사용할 모듈입니다.
(사이킥런이라고 읽습니다.)
간단하니까 다운로드 합시다.

pip install pandas matplotlib seaborn  numpy scikit-learn

아 혹시나 쥬피터 안에서는 pip install은 가급적 삼가하시는게 좋습니다.


jupyter notebook을 한 번 실행합니다.

아니 뭐했다고 벌써 충돌이 나는지
왠지 윈도우에선 커널을 만들던데
커널을 안만들어줘서 그런거 같으니 커널까지 만들어 봅시다.
(커널 문제는 아닙니다만 커널을 만들어보고 싶다면 해보세용)

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name machine --display-name machine_kernel

name 뒤에 가상환경이름
display-name 뒤에 커널이름을 넣어주면

다시 쥬피터로 가봅시다.

새로 만든 커널을 선택해주고

커널 문제도 아니군요.

그러면 구글에서 알려준 방법을 사용해봅시다.
Bad file descriptor 오류 해결법 jupyter notebook (tistory.com)

Bad file descriptor 오류 해결법 jupyter notebook

흐음 해당글은 참고하니
쥬피터랑 ipython을 pip install 하면 발생한다고 하는군요

해당글대로 따라하지 말고
(옛날 글이라 버전이 너무 낮아요)

그냥 삭제하고 다운로드만 해도 충분합니다.

pip uninstall pyzmq

pip install pyzmq

정상적으로 import가 되는군요.
sklearn 도 한 번 import 합시다.

잘됩니다.

그러면 이제

iris (붓꽃)을 분석하러 가봅시다.