빅쿼리에서 머신러닝 학습법

빅쿼리에서 머신러닝 학습법

 

빅쿼리에서 머신러닝 학습법

목차
1. 들어가기 전 용어 익히기
2. 머신러닝 학습법
3. 머신러닝 모델 학습하기

빅데이터 시대의 도래로 데이터 처리와 분석의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이에 따라 빅데이터를 효율적으로 다루고 예측 모델을 구축하기 위해 빅쿼리와 머신러닝을 함께 활용하는 것이 중요한 개발 환경이 되어가고 있습니다. 

그래서 지난 시간에 GOOGLE BigQuery에 대해서 알아봤습니다. BigQuery는 대용량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 강력한 데이터 웨어하우징 서비스입니다. SQL 기반의 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 쉽게 분석하고 쿼리 할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터셋에서 필요한 정보를 빠르게 추출하고 분석할 수 있습니다. 이러한 특징들은 머신러닝 학습법에 적용할 때 매우 유용합니다. 

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1. 들어가기 전 용어 익히기

• 쿼리 : 데이터베이스에서 정보를 요청하고 검색하기 위해 사용되는 명령어나 질의문
• 데이터 추출 : SQL 쿼리를 사용하여 필요한 데이터를 선택적으로 추출하는 과정
• 전처리 : 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 가공하는 과정
• 학습 알고리즘 선택 : 사용자의 목적과 데이터의 특성에 따라 적합한 알고리즘을 선택하는 과정

 

2. 머신러닝 학습법

머신러닝 학습법은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습하여 패턴을 파악하고 예측을 수행하는 방법입니다. 이를 통해 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 주어진 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 과정을 포함하며, 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

1) 머신러닝 학습법 목적

데이터로부터 특징을 학습하여 실제 상황에서 예측이나 결정을 수행하는 데 도움을 주는 것이 목적입니다.

2) 데이터의 중요성과 학습 알고리즘 선택

머신러닝 학습법에서 데이터는 매우 중요한 역할을 합니다. 풍부하고 다양한 데이터를 사용하면 더 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 데이터의 품질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 데이터 수집과 전처리에 충분한 주의가 필요합니다. 

또한, 학습 알고리즘을 선택할 때는 데이터의 특성과 목적에 맞게 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 빅쿼리는 대용량 데이터를 처리할 수 있는 강력한 도구로, 데이터 관리 및 쿼리 기능을 활용하여 데이터의 품질과 양을 보장할 수 있습니다.

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3. 머신러닝 모델 학습하기

대량의 데이터가 필요한 머신러닝인데, 빅쿼리는 이러한 대량의 데이터를 저장하고 쿼리하는 데에 최적화되어 있습니다. 빅쿼리는 수십 테라바이트 이상의 데이터를 처리할 수 있으며, 데이터를 효율적으로 관리하고 처리할 수 있는 기능들을 제공하고 있습니다. 그래서 빅쿼리를 활용하여 데이터를 추출하고 전처리한 후, 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

1단계 데이터 수집 및 전처리

머신러닝 학습을 위해 필요한 데이터를 수집하고 빅쿼리에 저장합니다. 데이터는 CSV, JSON 등의 형식으로 로딩할 수 있으며, 필요한 경우 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 전처리합니다. 예를 들어, 데이터의 결측치 처리, 이상치 제거, 특성 공학 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

2단계 데이터 추출

SQL 쿼리를 사용하여 필요한 데이터를 추출합니다. 데이터 추출은 학습에 사용할 특징(Features) 및 타깃(Labels)을 선택하는 과정을 포함합니다. SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 필터링하고 조인하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

3단계 머신러닝 모델 학습

추출한 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 학습시킵니다. 빅쿼리에서는 BigQuery ML이라는 머신러닝 기능을 제공하며, SQL 문법을 사용하여 모델을 정의하고 학습할 수 있습니다. BigQuery ML은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등 다양한 알고리즘을 지원합니다.

4단계 모델 평가 및 예측

학습된 모델을 평가하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 빅쿼리에서는 학습된 모델을 사용하여 쿼리를 실행하여 예측 결과를 확인할 수 있습니다. 또한, BigQuery ML에서는 모델의 성능 평가를 위한 지표들을 제공합니다.

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다음에는 IT회사 생활에 필요한 정보들을 가지고 올게요!

 

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