AndrewNA

AI 모델 구성요소 - 데이터, 모델링  . HW : CPU, GPU, Memory, Disk  . 개발언어 : Python, Java  . 개발환경 IDE : IDLE, Jupyter, Anaconda, VSCode, Google Colaboratory  . 개발라이브러리 : Pandas, Numpy  AI 모델 목표모델 예측값과 정답 일치 시키는 것비용함수와 최적화 알고리즘을 활용해서 최적의 모델 생성

넘파이 (Numerical Python)- 빠른 수치 연산, 특히 다차원 배열(Matrix, Tensor 등)을 위한 라이브러리핵심 객체- ndarray (N차원 배열) 특징- 행렬, 벡터, 고차원 수치 계산에 최적화 - 브로드캐스팅, 선형대수, 푸리에 변환 등 과학/공학 계산에 유리 - 속도가 빠르고 메모리 효율적 예제   판다스 (Pandas)- 표 형태(엑셀처럼)의 데이터를 다루기 위한 라이브러리 핵심 객체- Series (1차원)- DataFrame (2차원) 특징- 행/열 인덱싱, 필터링, 결측치 처리, 그룹핑 등 데이터 분석에 강력 - CSV, Excel, SQL 등 다양한 형식의 데이터 입출력이 쉬움 - 실제 비즈니스 데이터나 로그 분석에 많이 쓰임 예시(시리즈) 예시(데이터프레임)  cf)..