[Anaconda] 아나콘다 윈도우 설치 - 간단한 머신러닝 개발 환경 세팅하기

머신러닝 개발 환경을 세팅하기 위해 가장 먼저 해야 할 것은 python 개발 환경을 만드는 일 입니다.

그 중 머신러닝에 필요한 라이브러리들이 모두 집합되어 있는 아나콘다 윈도우 설치 방법을 정리해보겠습니다.

 

1. 아나콘다 다운로드

 

아나콘다는 쉽게 말해 필요한 라이브러리들을 쉽게 설치하고 관리할 수 있게 해주는 도구 입니다.

Python을 사용하면 여러가지 필요한 라이브러리를 사용자가 직접 설치해야 하는데요.

 

아나콘다를 설치하면 머신러닝에 필요한 모든 라이브러리들을 한번에 설치가 가능합니다.

그럼 아나콘다를 설치해볼까요?

 

https://www.anaconda.com/distribution/

Anaconda Python/R Distribution - Free Download

위 링크로 아나콘다 사이트에 접속하여 스크롤를 내리면 다운로드 버튼이 있습니다.

원하는 OS와 버전을 선택하고 다운로드 받아주세요.

 

다운로드된 파일을 더블클릭하여 설치를 시작합니다.

 

다른 옵션 선택 없이 Next 버튼을 계속 클릭하여 설치합니다.

 

2. 설치 확인하기

 

설치가 되었다면 간단한 예제를 돌리면서 정상적으로 설치가 되었는지 확인해봅시다.

윈도우에 터미널창을 열고 다음 명령어를 실행하여 라이브러리 목록이 정상적으로 뜨는지 확인합니다.

 

pip list

라이브러리 목록이 쭉 나온다면 정상적으로 설치 완료 

 

3. Jupyter로 간단한 예제 실행해보기.

 

이제 간단한 예제를 실행시켜보겠습니다.

먼저 cmd 창에 다음 명령어를 실행하여 주피터를 실행하겠습니다.

 

주피터는 python 작업을 손쉽게 웹화면에서 실행해볼 수 있는 개발 도구입니다.

jupyter notebook

위와 같이 터미널창에 올라온 URL를 복사하여 크롬 브라우저에서 접속합니다.

 

Jupyter 화면이 나오면 정상적으로 실행된 것 입니다.

이제 머신러닝에서 많이 사용되는 numpy의 예제 코드를 실행해보겠습니다.

 

Jupyter 사용법은 추가로 포스팅 할 예정이니 이번에는 간단히 사용만 하겠습니다.

오른쪽에 New 버튼 클릭 후 Python3 를 선택합니다.

 

그러면 새로운 페이지가 생성되면서 아래와 같은 화면을 볼 수 있습니다.

 

이제 numpy의 예제 코드를 실행해 보겠습니다.

 

http://aikorea.org/cs231n/python-numpy-tutorial/#numpy-arrays

Python Numpy Tutorial

위 사이트에서 다양한 Numpy 코드가 있습니다.,

가장 먼저 있는 코드를 실행시켜보겠습니다.

 

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])   # Create a rank 1 array
print(type(a))            # Prints "<class 'numpy.ndarray'>"
print(a.shape)            # Prints "(3,)"
print(a[0], a[1], a[2])   # Prints "1 2 3"
a[0] = 5                  # Change an element of the array
print(a)                  # Prints "[5, 2, 3]"

b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])    # Create a rank 2 array
print(b.shape)                     # Prints "(2, 3)"
print(b[0, 0], b[0, 1], b[1, 0])   # Prints "1 2 4"

빈 공간에 해당 코드를 복사한 뒤 Ctrl + Enter를 누르면 코드가 실행됩니다.

 

정상적으로 실행 된다면 머신러닝을 위한 기본 세팅은 완료입니다.

아나콘다를 사용하면 텐서플로우도 예제를 간단히 실행시켜 볼 수 있습니다.

물론 python을 기반으로 하는 머신러닝 예제들도 가능합니다.

 

돌려보고 싶으신 예제를 이제 마음것 실행해보세요.