번역서 “파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝“의 1장과 2장의 내용을 담은 파이썬 머신러닝 페이지를 올렸습니다! 공개를 허락해 주신 한빛미디어에 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다.
이 책의 1장과 2장은 지도 학습에 관련된 scikit-learn의 주요 클래스들을 다루고 있습니다. 여러 사람에게 유용한 자료가 되었으면 좋겠습니다. 최대한 출판된 책과 동일하게 포스트를 만들었는데 혹시 에러타가 있다면 언제든지 알려 주세요. 그럼 재미있게 읽어 주세요! 🙂
scikit-learn의 코어 개발자이자 배포 관리자인 안드레아스 뮐러Andreas Mueller와 매쉬어블의 데이터 과학자인 세라 가이도Sarah Guido가 쓴 ‘Introduction to Machine Learning with Python‘를 번역한 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝‘을 출간하였습니다.
출간 직전에 원서가 새로 릴리즈되어서 한바탕 소동을 벌이기는 등 이런 저런 일들이 오랜 작업 기간동안 생겼던 것 같습니다. 추운 겨울에 시작한 일을 한 여름이 되어서야 내놓게 되었네요. 책은 출간이 새로운 시작인 것 같습니다. 에러타나 궁금한 점 등 어떤 이야기도 괜찮습니다. 도서 페이지에 있는 양식을 통해 자유롭게 보내 주세요.
그리고 혹, 서점에 가시면 잘 보이는 곳으로 옮겨놔 주세요! 🙂
(업데이트) 번역서의 1장, 2장 전체를 블로그에 공개할 예정입니다. 공개를 허락해 주신 한빛미디어에 깊이 감사드립니다. 원고를 정리해서 올릴려면 1주일 정도 걸릴 것 같습니다. 😀
지난 주 캘리포니아 구글 마운틴뷰에서 구글 IO 2017이 열렸습니다. 많은 사람들의 관심이 구글 IO에 집중될 때 바로 그 위 오레건 주에서는 파이콘 2017이 같이 시작됐습니다. ^^ 파이콘이 구글 IO처럼 라이브 스트림되지는 못하지만 벌써 유투브에 튜토리얼과 토크 동영상이 올라왔습니다! 파이콘 유투브 채널에서 데이터 사이언스와 관련있는 것을 추려 보았습니다. (파이콘 코리아 2017도 8월에 열립니다)
지난 주에 파이썬 3.6 버전이 릴리즈되었습니다. 아나콘다 패키지들도 대부분 파이썬 3.6에 맞춰져 준비되었으니 파이썬 3.6 버전을 써볼 수 있을 것 같습니다. 다만 텐서플로우나 아나콘다에서 제공하지 않는 라이브러리들은 아직 3.6 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. 그러므로 파이썬 3.6 을 테스트하려면 콘다 환경을 따로 만들어서 사용해 보는 것이 좋습니다.
$conda create -n python36 python=3.6 $source activate python36
파이썬 3.6에서 눈에 띠는 변경사항을 정리하였습니다.
f 로 시작하는 문자열은 중괄호 안에 대치할 변수 이름을 넣을 수 있습니다. 문자열 평가는 한번만 일어 납니다. 변수 이름뒤에 이전과 동일하게 포맷팅 옵션을 쓸 수 있습니다.
>>> name = "철수"
>>> s = f"내 이름은 {name}입니다."
>>> s
'내 이름은 철수입니다.'
>>> name = "영희"
>>> s
'내 이름은 철수입니다.'
>>> val = 1.23456789
>>> f"{val:.3f}"
'1.235'
가독성을 위해 숫자를 사용할 때 밑줄 문자를 써서 천 단위를 표시할 수 있습니다.
>>> 1_000_000_000 1000000000 >>> 0x_FF_FF_FF 4294967295
pathlib.Path 오브젝트를 open 함수에 직접 넣을 수 있고 os 와 os.path 하위의 함수들에서도 사용할 수 있습니다.
>>> import pathlib
>>> with open(pathlib.Path("README")) as f:
...
>>> import os.path
>>> os.path.splitext(pathlib.Path("some_file.txt"))
('some_file', '.txt')
>>> os.path.join("/a/b", pathlib.Path("c"))
'/a/b/c'
>>> import os
>>> os.fspath(pathlib.Path("some_file.txt"))
'some_file.txt'
**kwargs 로 넘어온 딕셔너리가 입력 파라메타의 순서대로 소팅됩니다.
>>> def myfunc(a, b, **kwargs):
print(kwargs)
>>> myfunc(1,2, t=1, y=2, u=3, i=4)
{'t': 1, 'y': 2, 'u': 3, 'i': 4}
>>> myfunc(1,2, i=1, u=2, y=3, t=4)
{'i': 1, 'u': 2, 'y': 3, 't': 4}
암호 생성에 필요한 난수를 위해 random 이나 os.urandom 대신 권장되는 secrete 모듈이 추가되었습니다.
>>> import secrets >>> secrets.randbelow(100) >>> 41 >>> secrets.token_hex(16) >>> '3d7975470f64cbca981c07209c0cbcc4' >>> secrets.token_urlsafe(16) >>> 'ZLIS3TVPH301LwuPzwFEjg'
6. http.client 가 HTTP chunked 인코딩을 지원합니다.
7. json.loads, json.load 함수가 문자열 외에 bytes, bytearray 도 지원합니다.
8. random.choices 함수가 추가 되어 한개 이상의 아이템을 무작위로 선택해 리턴할 수 있습니다.
이외에도 많은 사항이 변경되었습니다. 주목할 만한 내용이 발견되면 업데이트 하겠습니다.
텐서플로우 v0.12 버전이 릴리즈되면서 파이썬 API 가 일부 변경되었습니다. 혼돈을 줄 수 있는 것들을 바로 잡고 또 가능하면 NumPy 와 일관성을 가지게 하려는 것 같습니다. 이런 API 변경은 앞으로도 조금 더 발생할 수 있을 것으로 예상됩니다. 아직 1.0 버전이 언제 나올지 알 수는 없지만 1.0 이후에는 하위 버전 호환성에 대해 더 엄격하게 관리할 것이라 합니다. 관련된 내용은 구글 그룹스에 올린 구글 브레인팀의 애드류 셀(Andrew Selle)의 포스팅과 텐서플로우 깃허브의 릴리즈 노트의 ‘Breaking Changes to the API’ 섹션을 참고하세요.
이 외에도 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits, tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits, tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 의 파라미터 순서가 바뀔 예정이라고 합니다.(아마도 널리 통용되는 크로스 엔트로피 공식의 기호와 순서가 반대여서 그런 것 같습니다)
(업데이트)
판다스(pandas) 라이브러리를 만든 웨스 맥키니(Wes Mckinney)의 ‘Python for Data Analysis‘의 2판이 준비되고 있습니다. 아직 절반도 채 못 쓰여졌지만 이북(ebook) 형태로 미리 구매하여 보실 수 있습니다. 2판은 조금 분량이 늘어나고 웨스의 전공 분야인 금융 어플리케이션에 대한 사례가 빠졌습니다. 대신 고급 판다스, 통계 모델과 사이킷런(scikit-learn)이 한 챕터씩 추가되었습니다. 그리고 표지의 두더지 사진이 반대 방향으로 바뀌었네요! 🙂
비슷한 성격의 또 하나의 데이터 과학 책인 ‘Python Data Science Handbook‘ 곧 출간될 예정입니다. 이 책은 워싱톤 대학의 연구원인 제이크 반더플라스(Jake VanderPlas)가 썼습니다. Python for Data Analysis 보다 조금 볼륨이 작고 겹치는 부분이 많이 있습니다. 총 6개 장으로 구성되어 있고 파이썬, IPython, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 사이킷런에 대해 한 챕터씩 할애하고 있습니다.
올해 파이콘 KR은 파이콘 APAC으로 열리게 되어 국내외 발표자들이 함께 참여하게 됩니다. 파이썬과 머신러닝 분야가 밀접하다 보니 텐서플로우 세션도 한개쯤 생기지 않을까 예상했었는데요. 무려 네개의 세션이 열릴 예정입니다. @.@
이중에 3개는 영어로 한 세션은 한국어로 진행됩니다. 파이콘 티겟 가격은 5만원으로 비용이 부담이 될 경우엔 재정 지원 프로그램을 이용할 수 있습니다.
파이콘 APAC 2016은 8월 13일(토)부터 15일(월)까지 강남 코엑스에서 열립니다. 아직 상세한 스케줄은 나오지 않았지만 전체 프로그램 목록은 확인할 수 있습니다.
(업데이트) 파이콘 APAC 2016의 전체 세션의 녹화 동영상이 공개되었습니다. 파이콘 APAC 2016 스케줄 목록에서 확인할 수 있습니다.
아티클 추천 서비스를 해주는 Myridge에서 19개의 파이썬 무료 이북 리스트를 선정했습니다. 모두 아마존에서 높은 평점을 받는 좋은 책인 것은 물론 무료로 읽을 수 있으므로 더할 나위 없습니다.
Keras는 텐서플로우와 Theano를 이용하여 딥러닝 모델을 구축할 수 있는 래퍼(Wrapper) 라이브러리 입니다. Keras, Theano, TensorFlow 를 이용한 딥러닝 책이 새로 출간되었습니다. 이 책의 저자는 machinelearningmastery.com 을 운영하고 있는 Jason Brownlee 입니다.
아마도 이 책은 온라인으로 출간된 ‘First Contact with TensorFlow‘ 다음으로 나온 두번째 텐서플로우 책이 아닌가 싶습니다.
170여 페이지로 구성되어 있으며 PDF 버전으로 구매하실 수 있습니다. 가격은 $37 입니다. 가능하면 조만간 구입하여 읽어보고 리뷰를 올리도록 하겠습니다. 아래는 책에 실린 14개의 레슨과 7개의 프로젝트 목록입니다.
Lesson 01: Theano 라이브러리 소개
Lesson 02: TensorFlow 라이브러리 소개
Lesson 03: Keras 라이브러리 소개
Lesson 04: 멀티레이어 퍼셉트론 속성 코스
Lesson 05: Keras를 사용한 첫번째 뉴럴 네트워크
Lesson 06: 딥러닝 모델 성능 평가
Lesson 07: scikit-learn과 함께 Keras 모델 사용하기
Lesson 08: 모델 직렬화(Serialization)
Lesson 09: 훈련과정에서 최적 모델 찾기
Lesson 10: 훈련과정에서 모델 변화 이해하기
Lesson 11: 드롭아웃(Dropout) 정규화(Regularization)로 오퍼피팅 피하기
Lesson 12: 학습속도 스케줄링으로 성능 강화
Lesson 13: 콘볼루션(Convolution) 뉴럴 네트워크 속성 코스
Lesson 14: 이미지 증강(Augmentation)을 이용하여 모델 성능 향상
Project 01: 클라우드를 사용하여 저렴하게 GPU에서 대규모 모델 개발
Project 02: 꽃의 종(Species)에 대한 다중(Multiclass) 분류
Project 03: 수중음파 탐지 데이터를 이용한 이진 분류
Project 04: 보스톤 주택 가격 회귀분석
Project 05: 손글씨 숫자 인식
Project 06: 사진속의 물체 인식
Project 07: 영화 리뷰를 사용한 감성(Sentiment) 예측
PythonproGramming.net 과 SentDex 의 창업자이자 열혈 파이썬 개발자인 Harrison Kinsley 가 유투브에 새로운 동영상 강좌 커리큘럼 ‘Machine Learning with Python‘ 을 연재하고 있습니다. 4월 부터 시작한 이 시리즈는 대략 이삼일을 넘지 않고 하나씩 추가되고 있습니다. 뉴럴 네트워크, 딥러닝 까지 강의가 진행될 예정입니다. 기왕이면 텐서플로우를 이용해서 뉴럴 네트워크 강좌가 만들어지면 좋겠습니다. 🙂
Harrison Kinsley 는 이십대 중반이라고 프로필을 소개하고 있는데요. 창업해서 운영하고 있는 회사만 몇개나 되네요. 사업 규모의 크기를 떠나서 열정과 노력이 정말 대단한 것 같습니다.
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 