IBM의 AutoAIλŠ” AI Pipeline Optimization λ₯Ό μ§€μ›ν•˜λŠ” μžλ™ν™” AI κΈ°λŠ₯μž…λ‹ˆλ‹€. 이번 κΈ€μ—μ„œλŠ” Watson Studio λ‚΄μ˜ AutoAI Experiments κΈ°λŠ₯을 톡해 IBM AutoAI κ²½ν—˜ν•΄ λ³΄κ² μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

(1) IBM Demo에 μ ‘μ†ν•©λ‹ˆλ‹€.
(2) Search νƒ­μ—μ„œ AutoAI 검색어λ₯Ό μž…λ ₯ν•©λ‹ˆλ‹€.
(3) 슀크둀 λ‹€μš΄ν•˜μ—¬ Hands-on Labs μ„Ήμ…˜μ˜ IBM Watson Studio AutoAI : Modeling for rest of us λ₯Ό ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€.
(4) μ—¬κΈ°μ„œλŠ” binary classification hands-on labs을 μ§„ν–‰ν•˜κ² μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

단, 진행할 Hands-on은 IBM demo(https://www.ibm.com/demos/) μ‚¬μ΄νŠΈμ˜ λ‚΄μš©μ„ 기반으둜 ν•˜κ³  μžˆμœΌλ‚˜ Labs μžλ£Œκ°€ 이전 μ†”λ£¨μ…˜ 버전이라 μ΅œμ‹  κΈ°λŠ₯ ν™”λ©΄μœΌλ‘œ 원본과 λ‹€μ†Œ λ‹€λ₯Όμˆ˜ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Hands-on 데이터 μ€€λΉ„

1.hands-on labs μ—μ„œ μ‚¬μš©ν•  λ°μ΄ν„°λ‘œ customer_churn.csvλ₯Ό μ€€λΉ„ν•΄ λ‘‘λ‹ˆλ‹€.

2.AutoAI둜 μƒμ„±λœ λͺ¨λΈμ„ λ°°ν¬ν•œ 이후에 ν…ŒμŠ€νŠΈν•  데이터 셋을 μ€€λΉ„ν•΄ λ‘‘λ‹ˆλ‹€.

AutoAI μ‹€μŠ΅μ„ μœ„ν•΄ IBM Cloud(cloud.ibm.com) μ—μ„œ ν•„μš” μ„œλΉ„μŠ€ 생성

1.Watson Studio μ„œλΉ„μŠ€ 생성
a.1.μΉ΄νƒˆλ‘œκ·Έμ—μ„œ Watson Studio μ„œλΉ„μŠ€ 선택
b.μ„œλΉ„μŠ€ μž‘μ„±
1)μ„œλΉ„μŠ€ 이름 : μœ μΌν•œ μ„œλΉ„μŠ€ μ΄λ¦„μœΌλ‘œ μž‘μ„±
2)지역/μœ„μΉ˜ : 지역/μœ„μΉ˜ 선택 (예)λ‹¬λΌμŠ€
3)λ¦¬μ†ŒμŠ€ κ·Έλ£Ή : λ¦¬μ†ŒμŠ€ κ·Έλ£Ή 선택 (예)λ””ν΄νŠΈ
4)κ°€κ²©ν”Œλžœ : 라이트




2.Machine Learning μ„œλΉ„μŠ€ 생성
a.1.μΉ΄νƒˆλ‘œκ·Έμ—μ„œ Machine Learning μ„œλΉ„μŠ€ 선택
b.μ„œλΉ„μŠ€ μž‘μ„±
1)μ„œλΉ„μŠ€ 이름 : μœ μΌν•œ μ„œλΉ„μŠ€ μ΄λ¦„μœΌλ‘œ μž‘μ„±
2)지역/μœ„μΉ˜ : Watson Studio와 λ™μΌν•œ 지역/μœ„μΉ˜ 선택
3)λ¦¬μ†ŒμŠ€ κ·Έλ£Ή : Watson Studio와 λ™μΌν•œ λ¦¬μ†ŒμŠ€ κ·Έλ£Ή 선택
4)κ°€κ²©ν”Œλžœ : 라이트


3.Object Storage μ„œλΉ„μŠ€ 생성
a.μΉ΄νƒˆλ‘œκ·Έμ—μ„œ Machine Learning μ„œλΉ„μŠ€ 선택
b.μ„œλΉ„μŠ€ μž‘μ„±
1)μ„œλΉ„μŠ€ 이름 : μœ μΌν•œ μ„œλΉ„μŠ€ μ΄λ¦„μœΌλ‘œ μž‘μ„±
2)λ¦¬μ†ŒμŠ€ κ·Έλ£Ή : Watson Studio와 λ™μΌν•œ λ¦¬μ†ŒμŠ€ κ·Έλ£Ή 선택
3)κ°€κ²©ν”Œλžœ : 라이트


Watson Service μ„œλΉ„μŠ€ μ‹œμž‘ν•˜κΈ°

1.Watson Studio μ„œλΉ„μŠ€ μ‹œμž‘ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ λŒ€μ‹œλ³΄λ“œ 이동
2.λ¦¬μ†ŒμŠ€ λͺ©λ‘μ—μ„œ 쑰금 μ „ μƒμ„±ν•œ Watson Studio μ„œλΉ„μŠ€ 클릭

3.Get Started ν΄λ¦­ν•˜μ—¬ μ„œλΉ„μŠ€ μ‹œμž‘


Watson Service ν”„λ‘œμ νŠΈ μƒμ„±ν•˜κΈ°

1.첫 ν™”λ©΄μ—μ„œ Create a project 클릭
2.Create an empty project 클릭

3.ν”„λ‘œμ νŠΈ 상세 정보 μž…λ ₯
a.ν”„λ‘œμ νŠΈλͺ… μž‘μ„±
b.project option λŠ” 미체크. μ˜΅μ…˜ μ²΄ν¬μ‹œ μƒμ„±ν•œ ν”„λ‘œμ νŠΈλŠ” μ •μ˜ν•œ λ‹€λ₯Έ μ‚¬μš©μž(collaborator)만 μ ‘κ·Ό κ°€λŠ₯함
c.μ•žμ„œ μƒμ„±ν•œ IBM Cloud Object Storage service 선택

d.μƒμ„±λœ ν”„λ‘œμ νŠΈ 확인


Watson Service ν”„λ‘œμ νŠΈμ— Machine Learning μ„œλΉ„μŠ€ μ—°κ²°ν•˜κΈ°

이번 μž‘μ—…μ€ μƒμ„±ν•œ ν”„λ‘œμ νŠΈμ—μ„œ μ‚¬μš©ν•  Machine learning μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό μ§€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€. watson studioμ—μ„œ κ°œλ°œν•œ AI λͺ¨λΈμ€ one-click deployment κ°€ κ°€λŠ₯ν•©λ‹ˆλ‹€.

1.ν”„λ‘œμ νŠΈμ˜ Setting νƒ­ 이동
2.Associated Service 이동
3.Add serviceμ—μ„œ Watson 선택

4.Machine learning 선택
5.Add 클릭
6.Existing νƒ­ 클릭
7.κΈ°μ‘΄ μƒμ„±ν•œ Machine learning μ„œλΉ„μŠ€ 선택

8.Select 클릭


AutoAI Experiments μˆ˜ν–‰

1.Project의 Asset νƒ­ 이동
2.AutoAI experiments μ„Ήμ…˜μ—μ„œ 였λ₯Έμͺ½ New AutoAI Experiments+ 클릭
3.From Blank 선택
4.Asset name μž‘μ„± (예)customer_churn

5.ν•™μŠ΅λ°μ΄ν„° μ—…λ‘œλ“œλ₯Ό μœ„ν•΄ Browse 선택
6.μ—…λ‘œλ“œλœ 데이터 확인
7.μ˜ˆμΈ‘μ†μ„± 선택 : CHURN
configure source ν˜Ήμ€ configure prediction을 μ„ νƒν•˜μ—¬ ν•„μš”ν•œ ꡬ성정보λ₯Ό μˆ˜μ •ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
8.Run experiment 클릭

9.이후 λΆ€ν„°λŠ” μžλ™μœΌλ‘œ AI Model pipeline optimization μžλ™μœΌλ‘œ μˆ˜ν–‰λ©λ‹ˆλ‹€.

μ—…λ‘œλ“œν•œ 데이터 μ†ŒμŠ€μ˜ 경우 후보 μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ΄ LGBM classifier 1개만 μ μš©λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 데이터 μ†ŒμŠ€μ— 따라 후보 μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ€ 1개 이상이 될 μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
각 λ‹¨κ³„λŠ” 데이터 λ³€ν™˜μ΄ν›„ λͺ¨λΈ 정확도 μΈ‘μ •, ν•˜μ΄νΌ νŒŒλΌλ―Έν„° μ΅œμ ν™” 이후 λͺ¨λΈ 정확도 μΈ‘μ •, 피쳐 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ΄ 적용된 ν›„μ˜ λͺ¨λΈ 정확도 μΈ‘μ •, 피쳐 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§+ν•˜μ΄νΌνŒŒλΌλ―Έν„° μ΅œμ ν™” 적용된 λͺ¨λΈ 정확도 μΈ‘μ •μ˜ 총 4λ‹¨κ³„μ˜ 정확도 κ²°κ³Όκ°€ μ œκ³΅λ©λ‹ˆλ‹€.
10.각 λ‹¨κ³„λ§ˆλ‹€ μƒμ„Έν•œ λͺ¨λΈ 평가 κ²°κ³Όλ₯Ό 확인할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

11.λͺ¨λΈ 평가 κ²°κ³Όλ₯Ό 확인후 ν™•μ •ν•œ λ‹¨κ³„μ˜ λͺ¨λΈμ„ μ €μž₯ν•©λ‹ˆλ‹€.





AutoAI Experiments μƒμ„±λœ μ €μž₯ λͺ¨λΈ λ°°ν¬ν•˜κΈ°

1.ν”„λ‘œμ νŠΈ 첫 ν™”λ©΄μœΌλ‘œ 이동
2.Models μ„Ήμ…˜μ—μ„œ μ €μž₯된 λͺ¨λΈ 확인 ν›„ Deploy 선택

3.Deployments νƒ­μ—μ„œ Add Deployment+ 클릭

4.Deployment λͺ… μž‘μ„± 및 Save
5.배포 κ²°κ³Ό 확인 μœ„ν•΄ customer_churn_deploy 클릭

6.배포λͺ¨λΈ ν…ŒμŠ€νŠΈ μœ„ν•΄ Test νƒ­μ—μ„œ json μ•„μ΄μ½˜ 클릭

7.μ΄ˆκΈ°μ— 데이터 μ€€λΉ„ λ‹¨κ³„μ—μ„œ μ €μž₯ν•΄λ‘” josn ν…ŒμŠ€νŠΈ 데이터 셋을 μž…λ ₯ν›„ predict 클릭 및 κ²°κ³Ό 확인