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AI 기반 데이터 분석을 시작하려면 무엇보다 먼저 분석 환경을 제대로 구성하는 것이 중요합니다. Python은 AI, 머신러닝, 데이터 분석 모두에서 사실상 표준 언어로 자리잡았으며, 이 생태계의 풍부한 라이브러리는 빠르게 분석 프로젝트를 시작할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 실무에 즉시 투입 가능한 Python 분석 환경 구성법과, 반드시 익혀야 할 핵심 라이브러리 스택을 정리합니다. Python이 데이터 분석에 적합한 이유 Python은 다음과 같은 이유로 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 언어입니다. 오픈소스이면서 커뮤니티와 생태계가 매우 활발하다수학, 통계, 시각화, 머신러닝, 딥러닝 모두를 포괄하는 풍부한 라이브러리초보자부터 전문가까지 모두 활용 가능한 접근성Jupyter Notebook..

AI, 머신러닝, 딥러닝. 요즘 이 세 가지 단어는 거의 묶음처럼 따라다닙니다.하지만 실제로 이들 사이에는 명확한 위계와 역할 구분이 있습니다.AI 모델을 만들고자 한다면, 시작은 이 기본 개념의 정확한 이해부터입니다.🤖 AI란 무엇이고, 그 안에 무엇이 들어있는가?AI는 Artificial Intelligence, 즉 인공적으로 만든 지능을 뜻합니다.기계가 인간처럼 '생각하고 판단하고 행동할 수 있는 능력'을 의미하죠.하지만 실제로 AI가 똑똑해지기 위해서는 데이터를 통해 스스로 학습하는 능력, 바로 머신러닝이 핵심입니다.계층 구조 기술 범위 대표 예시인공지능(AI)인간 지능을 모방하는 모든 기술자율주행차, 챗봇머신러닝(ML)데이터를 통해 규칙을 학습이메일 스팸 분류, 추천 시스템딥러닝(DL)인공신경..