모각코 3차(2022-07-23)

 

 

 

 

👉 TODAY'S GOAL

 → AutoML 알아보기

 → AutoML을 이용하여 타이타닉 데이터 예측하기

 → 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 공부 시작하기

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

🎵 WHAT I LEARNED

 → AutoML 알아보기

Auto Machine Learning 즉 AutoML은 시간 소모적이고 반복적인 기계 학습 모델 개발 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 데이터 과학자, 분석가 및 개발자는 모델 품질을 유지하면서 확장성, 효율성 및 생산성이 높은 ML 모델을 빌드할 수 있습니다.

 

여러 AI경진대회에서 baseline이 주어지기도 합니다. 하지만 baseline이 주어지지 않는 경우에는 모델을 생성하기 위해 상당한 지식과 시간이 필요합니다. 필자의 생각으로는 AutoML을 사용하면 이러한 과정을 획기적으로 줄일 수 있습니다. AutoML을 사용하면 준비 ML모델을 매우 쉽고 효율적으로 얻을 수 있습니다.

 

컴퓨터를 사용하는 것이 대중화되면서 많은 사람들이 컴퓨터를 쉽게 이용하는 것과 같이 AI를 사용하는 것도 현재는 어렵다고 느껴지지만 이후에는 많은 사람들이 AI를 쉽게 제작하여 사용할 수 있을 것입니다. AutoML과 같은 기능은 이러한 대중화에 큰 기여를 할 것으로 보입니다.

 

이제 AutoML을 이용하여 모델을 만들고 데이터를 예측해보겠습니다.

 

 

 

 → AutoML을 이용하여 타이타닉 데이터 예측하기

우선 autoKeras를 install해줘야 합니다.

이후 필요한 라이브러리들을 import 해준 뒤 데이터를 불러옵니다. 이때 데이터는 현재 저희가 학습하고 있는 데이터와 동일한 타이타닉 데이터를 불러왔습니다.

AutoKeras를 이용하여 데이터를 예측합니다. 10 Epoch씩 3번의 시도를 했으며 Validation의 Accuracy는 0.89정도가 나왔으며 실제 Test데이터에 적용했을 때 0.79정도의 Accuracy를 보이는 것을 알 수 있습니다.

 

AutoKeras SturcturedDataClassifier는 데이터 형식에 구애받지 않고 CSV파일, numpy, pandas, tensorflow도 지원합니다. 아래의 예제는 해당 형식으로 작성된 코드입니다.

 

아래의 링크에 접속하면 코랩으로 작성된 타이타닉 데이터 예측 코드를 볼 수 있습니다.

 

https://colab.research.google.com/github/keras-team/autokeras/blob/master/docs/ipynb/structured_data_classification.ipynb

structured_data_classification

 

 

 

 

 

 → 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 공부 시작하기

 

 

 

대부분의 데이터 분석, 딥러닝을 공부하는 책에는 타이타닉 예제가 포함되어 있습니다. 정석적인 공부를 하기 위해 책을 통해 공부하려고 합니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

👌 느낀 점

 

 AutoML을 통해 타이타닉 예제와 MNIST 예제를 다뤄봤다. AutoML은 마치 근의 공식과 같았다. 매우 간결한 코드로 학습률을 올려주는 무기처럼 느껴졌다. 하지만 제대로 공부를 하지 않은 상태에서는 함부로 쓰면 안된다고 생각했다.  '파이썬 머신러닝 완벽가이드'책을 통해 공부를 더 해보려 한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

🕰️ NEXT GOAL

 → Space Titanic EDA

 → Space Titanic 데이터 전처리

 → Space Titanic 모델 개발

 

 

 

 

 

 

참조

https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/concept-automated-ml

자동화된 ML(AutoML)이란? AutoML - Azure Machine Learning

http://khanrc.github.io/nas-1-intro.html

AutoML (1) - Introduction