3.2.2 머신러닝 모델 학습과 평가 - Part4. 모델 평가 도구

🛠️ 모델 학습과 평가를 위한 도구 및 프레임워크

머신러닝이나 딥러닝 모델을 직접 구현하려면 수학, 최적화, 미분 등 복잡한 요소를 모두 코딩해야 합니다.

하지만 실전에서는 검증된 프레임워크와 라이브러리를 활용해 훨씬 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.

아래에서는 대표적인 3가지 도구인 Scikit-learn, TensorFlow (Keras), PyTorch를 중심으로 소개하겠습니다.

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🧩 1. Scikit-learn: 고전적 머신러닝의 표준 라이브러리

Scikit-learn (sklearn)은 선형회귀, 의사결정트리, SVM, 랜덤포레스트 등

전통적인 머신러닝 알고리즘들을 손쉽게 사용할 수 있도록 만든 Python 라이브러리입니다.

• • 데이터 전처리, 학습, 예측, 평가까지 전 과정을 손쉽게 수행
  • .fit() → 학습 / .predict() → 예측 / .score() → 평가

​📊 장점

• • 코드가 간결하고 직관적
  • 다양한 평가 도구 내장 (precision, recall, F1-score, confusion matrix 등)
  • GridSearchCV 같은 자동 하이퍼파라미터 튜닝 기능도 제공

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🤖 2. TensorFlow / Keras: 손쉽고 강력한 딥러닝 프레임워크

TensorFlow는 Google이 개발한 대표적인 딥러닝 프레임워크입니다.

그 위에 올려진 Keras는 직관적인 코드 작성을 가능하게 해주는 고수준 API입니다.

• • 신경망 모델을 순차적으로 쌓거나 함수형 방식으로 구성 가능
  • .fit() 하나로 학습, .evaluate()로 성능 평가, .predict()로 예측 가능

​📊 장점

• • GPU/TPU 지원으로 대용량 학습 가능
  • CNN, RNN, Transformer 등 고급 구조도 쉽게 구성 가능
  • 학습 과정에서 자동으로 손실(loss) 및 정확도 시각화 가능

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🔬 3. PyTorch: 유연성과 연구 친화적 프레임워크

PyTorch는 Facebook에서 개발한 프레임워크로,

직접 컨트롤 가능한 딥러닝 코드 작성에 강점을 갖고 있습니다.

• • 한 줄 한 줄 실행되는 방식(Eager Execution)으로 디버깅 쉬움
  • 커스텀 모델, 커스텀 학습 로직 구성에 매우 유리
  • 학계 및 연구 커뮤니티에서 특히 인기가 높음

📊 장점

• • 완벽한 유연성: 모델, 손실함수, 옵티마이저까지 자유롭게 정의
  • 다양한 커뮤니티 예제와 모델 공유 플랫폼(Hugging Face 등) 풍부
  • PyTorch Lightning, fastai 등 고수준 래퍼도 많음

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🧱 기타 유용한 프레임워크 및 도구들

도구명	용도
XGBoost / LightGBM	탁월한 성능의 트리 기반 앙상블 모델, 캐글 대회 인기
Optuna / Ray Tune	하이퍼파라미터 자동 최적화 (AutoML)
WandB / TensorBoard	학습 과정 모니터링 및 시각화
Skorch	Scikit-learn 인터페이스로 PyTorch 모델 학습 가능

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⚖️ Scikit-learn vs TensorFlow vs PyTorch 비교 요약

항목	Scikit-learn	TensorFlow / Keras	PyTorch
주 용도	전통 ML	딥러닝	딥러닝
학습 방식	간단한 API	고수준 + 확장성	저수준 + 유연성
사용 난이도	매우 쉬움	쉬움 ~ 중간	중간 ~ 어려움
커스터마이징	제한적	다소 가능	매우 자유로움
커뮤니티 / 자료	매우 풍부	매우 풍부	연구 중심으로 풍부