🛠️ 모델 학습과 평가를 위한 도구 및 프레임워크머신러닝이나 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.🧩 1. Scikit-learn: 고전적 머신러닝의 표준 라이브러리Scikit-learn (sklearn)은 선형회귀, 의사결정트리, SVM, 랜덤포레스트 등전통적인 머신러닝 알고리즘들을 손쉽게 사용할 수 있도록 만든 Python 라이브러리입니다.데이터 전처리, 학습, 예측, 평가까지 전 과정을 손쉽게 수행.fit() → ..