AI - 파이썬과 코랩(Colab)
in DEV on AI, Ml, Python, Google-colab, Deep-learning, Programming-language, Interpreter, Beginner, Development-environment, Gpu
이 포스트에서는 왜 파이썬이 AI/ML 분야의 표준 언어로 자리 잡았는지, 그리고 복잡한 설정 없이 누구나 즉시 시작할 수 있는 강력한 도구 ‘구글 코랩(Google Colab)’에 대해 알아본다.
목차
1. 파이썬: AI 시대를 이끄는 언어
AI/ML 프로젝트를 살펴보면 대부분 파이썬으로 개발되어 있다. 파이썬이 이렇게 큰 인기를 얻게 된 이유는 명확하다.
1) 간결한 문법과 높은 생산성
파이썬은 사람이 생각하는 방식과 유사한, 매우 직관적이고 쉬운 문법을 가지고 있다. 덕분에 프로그래밍 초보자도 비교적 빠르게 학습하고 코드로 구현할 수 있다.
2) 강력하고 풍부한 라이브러리 생태계
‘라이브러리(Library)’는 말 그대로 ‘도서관’이다. 우리가 도서관에서 다른 사람이 평생에 걸쳐 쌓은 지식을 책 한 권으로 쉽게 얻는 것처럼, 프로그래밍의 라이브러리는 다른 개발자들이 만들어 놓은 수많은 기능의 집합체이다. 개발자는 이 라이브러리를 활용하여 복잡한 기능을 단 몇 줄의 코드로 손쉽게 구현할 수 있다.
파이썬은 데이터 분석(Pandas, NumPy), 머신러닝(Scikit-learn), 딥러닝(TensorFlow, PyTorch) 등 AI/ML 개발에 필수적인 라이브러리들을 완벽하게 갖추고 있다.
이 강력한 생태계 덕분에 개발자들은 핵심 로직에만 집중할 수 있다.
3) 인터프리터 언어의 장점
프로그래밍 언어는 코드를 기계가 이해할 수 있는 언어로 번역하는 방식에 따라 컴파일러 언어와 인터프리터 언어로 나뉜다.
- 컴파일러 언어
- 프로그램 전체를 실행 전에 한 번에 번역함
- 실행 속도는 빠르지만, 코드를 수정할 때마다 전체를 다시 번역(컴파일)해야 하는 과정이 필요함
- 인터프리터 언어
- 프로그램을 한 줄씩 번역하며 실행함
- 컴파일러 언어보다 실행 속도는 상대적으로 느릴 수 있지만, 코드를 작성하고 결과를 즉시 확인할 수 있어 데이터 분석이나 모델 실험처럼 상호작용이 중요한 AI/ML 개발에 매우 유리함
파이썬은 대표적인 인터프리터 언어로, 빠른 프로토타이핑과 실험을 가능하게 하여 연구 및 개발 속도를 크게 향상시킨다.
2. 코랩으로 파이썬 환경 구축
파이썬으로 AI 개발을 하기로 했다면, 다음은 개발 환경을 구축해야 한다. 하지만 복잡한 설치 과정은 초심자에게 큰 장벽이 될 수 있다. 이 때 ‘구글 코랩’이 훌륭한 해결책이 된다.
Google Colab은 구글이 교육 및 과학 연구를 목적으로 개발한 클라우드 기반의 무료 파이썬 개발 환경이다.
<코랩을 사용해야 하는 이유>
- 설치가 필요 없는 편리함
- 웹 브라우저만 있다면 언제 어디서든 접속하여 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있다. 복잡한 라이브러리 설치 과정으로 고생할 필요가 없다.
- 무료로 제공되는 고성능 하드웨어(GPU/TPU)
- 딥러닝은 대규모 행렬 연산이 많아 일반적인 CPU로는 학습에 매우 오랜 시간이 걸린다.
- 코랩은 이러한 연산을 가속하는 GPU와 TPU(Tensor Processing Unit)를 무료로 제공하여 누구나 고성능 컴퓨팅 파워를 경험할 수 있게 해준다.
- 필수 라이브러리 기본 탑재
- NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch 등 머신러닝에 필요한 대부분의 라이브러리가 이미 설치되어 있어 바로 사용할 수 있다.
- 구글 드라이브 연동
- 작성한 코드(.ipynb 파일)는 개인 구글 드라이브에 자동으로 저장되어 손쉽게 관리 및 공유 가능하다.
물론, 코랩에서 작성한 실행 결과가 단 12시간만 유지된다는 제약도 있다.
참고 사이트 & 함께 보면 좋은 사이트
본 포스트는 이영호 저자의 모두의 인공지능 with 파이썬을 기반으로 스터디하며 정리한 내용들입니다.
