머신러닝 파이프라인을 통한 초보자의 여정-파이썬 튜토리얼-php.cn

소개

머신러닝(ML)은 종종 원시 데이터를 가치 있는 예측으로 바꾸는 마법인 복잡한 블랙박스처럼 느껴질 수 있습니다. 그러나 그 이면에는 구조화되고 반복적인 프로세스가 있습니다. 이 게시물에서는 원시 데이터에서 배포 가능한 모델로의 여정을 세분화하여 모델이 학습하는 방법, 학습된 매개변수(가중치)를 저장하는 방법, 환경 간에 이동하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 가이드는 기계 학습 프로젝트의 전체 수명주기를 이해하려는 초보자를 대상으로 합니다.

A Beginner’s Journey Through the Machine Learning Pipeline

1. 기본 이해

머신러닝이란 무엇인가요?

기본적으로 기계 학습은 모델이 과거 데이터로부터 패턴을 "학습"하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 모델은 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하는 대신 시간이 지남에 따라 해당 작업에 대한 성능을 향상시키기 위해 자체 내부 매개변수(가중치)를 조정합니다.

일반적인 ML 작업은 다음과 같습니다.

분류: 입력에 라벨 할당(예: 이메일이 스팸인지 여부 확인)
회귀: 연속 값 예측(예: 주택 가격 예측)
클러스터링: 사전 정의된 라벨 없이 유사한 항목을 그룹화합니다.

ML의 주요 구성 요소:

데이터: 원시 입력 기능과 그에 상응하는 원하는 출력(레이블 또는 목표 값)이 있는 경우가 많습니다.
모델: 신경망, 의사결정 트리 또는 다른 형태의 수학적 모델일 수 있는 알고리즘의 구조입니다.
가중치/매개변수: 데이터에 더 잘 맞도록 모델이 학습 중에 조정하는 내부 숫자 값입니다.
알고리즘 코드: 가중치를 업데이트하고 예측하는 논리(종종 TensorFlow, PyTorch 또는 Scikit-learn과 같은 프레임워크에서 제공됨)입니다.

2. 원시 데이터에서 학습 가능한 데이터세트로

학습을 시작하기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

데이터 수집: 데이터세트를 수집합니다. 주택 가격 예측 모델의 경우 이는 면적, 침실 수, 위치 등의 기능이 포함된 과거 판매 데이터일 수 있습니다.
정리: 누락된 값을 처리하고, 중복 항목을 제거하고, 이상값을 해결합니다.
특성 엔지니어링 및 전처리: 원시 입력을 보다 의미 있는 형식으로 변환합니다. 여기에는 숫자 값 정규화, 범주형 변수 인코딩 또는 추가 특징 추출(예: 건축 연도를 기준으로 한 주택의 연식)이 포함될 수 있습니다.

예(Python 및 Pandas를 사용한 의사 코드):

import pandas as pd

# Load your dataset
data = pd.read_csv("housing_data.csv")

# Clean & preprocess
data = data.dropna()  # Remove rows with missing values
data['age'] = 2024 - data['year_built']  # Feature engineering example

# Split into features and target
X = data[['square_feet', 'bedrooms', 'bathrooms', 'age']]
y = data['price']

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3. 모델 선택 및 훈련

이제 깨끗한 데이터가 있으므로 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다. 이 선택은 문제 유형(분류 대 회귀) 및 사용 가능한 계산 리소스와 같은 요소에 따라 달라집니다.

일반적인 선택은 다음과 같습니다.

선형/로지스틱 회귀: 종종 기준으로 사용되는 간단하고 해석 가능한 모델입니다.
의사결정 트리/랜덤 포레스트: 다양한 데이터 유형을 잘 처리하고 해석하기 쉬운 경우가 많습니다.
신경망: 매우 비선형적인 패턴을 표현할 수 있는 더욱 복잡한 모델입니다(특히 딥 러닝 프레임워크를 사용하는 경우).

교육 내용:

데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 분할하여 모델이 잘 일반화되는지 확인합니다.
모델에 훈련 데이터를 반복적으로 공급:
- 모델이 예측을 합니다.
- 손실 함수는 예측과 실제 목표 사이의 오류를 측정합니다.
- 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)은 모델의 가중치를 업데이트하여 다음 반복에서 해당 오류를 줄입니다.

예(Scikit-learn 사용):

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Choose a model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

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이 훈련 루프 동안 모델은 내부 매개변수를 업데이트합니다. 각 반복마다 예측이 실제 원하는 출력에 더 가까워지도록 이러한 가중치를 미세 조정합니다.

4. 모델 평가 및 조정

모델이 훈련되면 테스트 세트에서 모델의 성능이 얼마나 좋은지 확인해야 합니다. 이는 훈련 중에 보지 못한 데이터입니다. 일반적인 측정항목은 다음과 같습니다.

정확도: 분류 작업의 경우(예: 모델이 클래스를 올바르게 수행한 횟수)
평균 제곱 오차(MSE): 회귀 작업용(예: 예측 값과 실제 값 간의 평균 제곱 차이).

성능이 만족스럽지 않은 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

더 많은 데이터를 수집하세요.
더 많은 기능 엔지니어링을 수행합니다.
다른 초매개변수를 사용해 보거나 더 복잡한 모델로 전환하세요.
과적합을 방지하려면 정규화 또는 기타 기술을 사용하세요.

예:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print("Mean Squared Error:", mse)

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5. 훈련된 모델 저장

모델의 성능이 좋으면 저장하고 싶을 것입니다. 저장하면 모델의 아키텍처와 학습된 가중치가 유지되므로 나중에 재교육 없이 다시 로드할 수 있습니다. 정확한 형식은 프레임워크에 따라 다릅니다.

Scikit-learn: 종종 pickle 또는 joblib 파일(.pkl 또는 .joblib)을 사용합니다.
TensorFlow/Keras: 일반적으로 .h5 파일 또는 SavedModel 형식을 사용합니다.
PyTorch: 모델 상태 구문을 .pth 또는 .pt 파일로 저장합니다.

예(joblib 사용):

import pandas as pd

# Load your dataset
data = pd.read_csv("housing_data.csv")

# Clean & preprocess
data = data.dropna()  # Remove rows with missing values
data['age'] = 2024 - data['year_built']  # Feature engineering example

# Split into features and target
X = data[['square_feet', 'bedrooms', 'bathrooms', 'age']]
y = data['price']

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6. 새 머신에 모델 배포 및 사용

다른 머신이나 서버에서 해당 모델을 사용해야 하는 경우에는 어떻게 하나요? 저장된 모델 파일을 새 환경으로 전송하고 거기에서 로드하는 것만큼 간단합니다.

새 컴퓨터의 경우:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Choose a model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

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loaded_model.predict()를 실행하면 모델은 저장된 가중치와 아키텍처를 사용하여 새 입력에 대한 출력을 생성합니다. 터미널을 닫아도 손실되는 것은 없습니다. 훈련된 모델의 매개변수는 방금 로드한 파일에 안전하게 저장됩니다.

7. 엔드투엔드 요약

마무리하자면:

데이터 준비: 데이터를 수집하고 전처리합니다.
모델 학습: 알고리즘을 선택하고 데이터를 공급하고 가중치를 조정하여 학습시킵니다.
평가: 테스트 데이터의 성능을 확인하고 필요한 경우 모델을 개선합니다.
모델 저장: 훈련된 모델의 아키텍처와 매개변수를 유지합니다.
배포 및 예측: 저장된 모델을 새로운 환경으로 이동하고 로드한 후 새로운 데이터에 대해 예측을 실행합니다.

이 파이프라인은 거의 모든 ML 프로젝트의 중추입니다. 시간이 지남에 따라 경험이 쌓이면 더 복잡한 도구, 클라우드 배포 및 ML 모델에 대한 지속적인 통합(MLOps)과 같은 고급 기술을 탐색하게 됩니다. 그러나 핵심 개념은 동일합니다. ML 모델은 데이터에서 패턴을 학습하고, 학습된 매개변수를 저장하고, 이를 사용하여 배포 위치에 관계없이 예측을 수행합니다.

ML 파이프라인 시각화

전체 흐름을 시각화하는 데 도움이 되도록 우리가 논의한 주요 단계를 보여주는 간단한 다이어그램은 다음과 같습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print("Mean Squared Error:", mse)

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결론

이러한 기본 단계를 이해함으로써 머신러닝의 '블랙박스'의 막을 열었습니다. 고급 데이터 전처리, 초매개변수 조정, 모델 해석 가능성, MLOps 워크플로 등 각 단계에 훨씬 더 깊이가 있지만 여기에 설명된 프레임워크는 확실한 시작점을 제공합니다. 자신감이 생기면 자유롭게 더 깊이 알아보고 다양한 기술, 라이브러리, 패러다임을 실험하여 ML 프로젝트를 개선하세요.

즐거운 학습과 실험!

위 내용은 머신러닝 파이프라인을 통한 초보자의 여정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!