구글 클라우드(Google Cloud) AutoML Tables 사용 방법

구글 클라우드(Google Cloud)의 서비스인 AutoML Tables를 간단하게 사용하겠습니다. 머신러닝에 대한 전문 지식이나 코드에 대한 지식이 없어도 쉽게 머신러닝을 사용할 수 있는 서비스입니다. 나만의 데이터로 머신러닝 모델을 훈련시키고, 평가하고, 모델을 배포해서 예측해보겠습니다. 직접 quickstart 가이드대로 따라해보니 2만3천원 정도의 비용이 발생했습니다. (물론 회사가 돈냅니다. 그리고 구글파트너사라 전액 감면 받은듯하네요. 개꿀! 연구할 맛이 나네요.) 

• 구글 클라우드 콘솔에서 인공지능(Artificial Intelligence) > Tables > Datasets를 선택합니다. 

• NEW DATASET을 클릭합니다. 

• 본인의 데이터셋을 추가합니다. 빅쿼리에서 import 할 수도 있고, 클라우드 스토리지에서 csv 파일 형태로 가져올 수도 있고, 로컬에서 업로드 할 수도 있습니다. 

• import가 완료되면 아래와 같이 보입니다. 타겟(Target) 컬럼을 설정합니다. 타켓은 라벨(label)이라고도 불리고 y 값이라고도 불립니다. 머신러닝 모델이 예측할 값입니다. 고객의 나이, 잔고, 교육, 주거, 직업 등등의 정보로 예금을 할 것인지 아닌지를 예측하도록 훈련시킬 것입니다. 

• 타겟으로 지정되면 아래와 같이 보입니다.

• Additional parameters 도 클릭해서 둘러봅니다. 

• 각 feature(훈련에 사용되는 필드들)를 클릭해서 자세한 정보를 볼 수 있습니다.

• 모델을 훈련시킵니다. 훈련시간은 1시간으로 했습니다. (2만3천원정도 비용이 발생합니다.) 

• 훈련이 끝나면 EVALUATE 탭에서 모델 평가 지표들을 확인합니다.

• 온라인 예측(online prediction)을 하기 위해서 모델을 배치(deploy)합니다.

• AutoML Tables가 자동으로 데이터를 훈련용, 평가용, 테스트용으로 나눕니다. TEST & USE 탭에서 Generate feature importance 체크박스를 누릅니다. 예측을 하는데 어떤 featrue가 중요했는지 수치로 보여줍니다. Predict 버튼을 누릅니다. 우리의 인공지느님모델은 해당 51세인 사람의 데이터로 예측한 결과 99.9% 확률로 예금을 안 할 것이고, 0.1% 확률로 예금을 할 것이라고 말해줍니다.