이서

데이터 전처리는 데이터를 분석이나 머신러닝 모델에 적용하기 전에 데이터를 정리하고 가공하는 과정을 말합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 향상시키고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 아래는 데이터 전처리를 잘 할 수 있는 몇 가지 방법과 주의할 점을 제시합니다. 데이터 이해하기: 데이터의 특성과 분포를 잘 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 어떤 전처리가 필요한지 판단할 수 있습니다. 데이터 누락 확인: 결측치(Missing values)를 확인하고 적절한 대체나 제거를 수행하세요. pandas 라이브러리를 사용하면 결측치 처리가 용이합니다. import pandas as pd # 결측치 확인 df.isnull().sum() # 결측치 대체 df.fillna(value, inplace=True) 이상..

지도 학습은 정답이 주어진 데이터에서 모델을 학습하는 반면, 비지도 학습은 데이터의 숨은 구조나 패턴을 찾아내는 방법입니다. 이번 글에서는 비지도 학습의 핵심 개념과 장점, 다양한 응용 사례에 대해 살펴보겠습니다. 1. 비지도 학습의 기본 개념: 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식입니다. 주요한 비지도 학습 기법으로는 군집화, 차원 축소, 자기 지도 학습 등이 있습니다. 군집화 (Clustering): 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹화하는 기법입니다. 예시: 고객 세그먼테이션, 이미지 분할 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 고차원 데이터의 특성을 줄여 새로운 표현을 만드는 기법입니다. 예시: 주성분 분석 (PCA), t-SNE 자기 지도 학습..

지도 학습은 기계 학습에서 가장 기본이 되는 학습 방법 중 하나로, 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)을 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 지도 학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 1. 분류 (Classification): 분류는 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 중 하나로 분류하는 문제입니다. 간단한 예로는 이메일이 스팸인지 아닌지를 예측하는 것이 있습니다. 예시: 이메일 스팸 분류 입력 데이터: 이메일의 텍스트 내용 레이블: 스팸 또는 정상 이메일 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text..

실시간 데이터 처리는 데이터가 실시간으로 생성되고 전송되는 경우에 그 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 기술을 의미합니다. PySpark의 Spark Streaming을 사용하여 이러한 실시간 데이터 처리를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다. 1. 스트리밍 컨텍스트 설정 먼저, PySpark에서는 스트리밍 처리를 위해 StreamingContext를 설정해야 합니다. 이는 SparkContext를 기반으로 작동하는데, 일반적으로 처리 간격(interval)을 설정하여 실시간 데이터를 수신하고 처리하는데 사용됩니다. from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext # 스파크 컨텍스트 생성 sc = SparkCon..

그래프 분석은 네트워크 모델의 구조와 상호 관계를 분석하는 중요한 방법입니다. PySpark의 GraphX 라이브러리를 사용하여 소셜 네트워크 분석이나 도로 네트워크 모델링과 같은 그래프 기반 분석을 살펴보겠습니다. 1. 그래프 구성과 탐색 PySpark의 GraphX를 사용하여 그래프를 구성하고, 그래프 내의 노드와 엣지를 탐색하는 방법을 설명하겠습니다. 그래프의 구조를 이해하고 탐색하는 과정을 다룰 것입니다. from pyspark.sql import SparkSession from graphframes import GraphFrame # 그래프 생성 및 노드/엣지 탐색 vertices = spark.createDataFrame([(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie'..

머신 러닝은 대용량 데이터셋에서 유용한 정보를 추출하고 예측 모델을 구축하는 데에 핵심적인 도구입니다. 이번 글에서는 PySpark의 MLlib 라이브러리를 활용하여 대용량 데이터에 머신 러닝 알고리즘을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 데이터 준비 우선, PySpark를 사용하여 데이터를 불러오고 전처리하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터를 로드하고, 특성을 선택하고 변환하는 과정을 다룰 것입니다. from pyspark.ml.feature import VectorAssembler # 데이터 로드 및 전처리 data = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True) assembler = VectorAssembler(inputCols=['feat..

데이터 분석에서 통계 분석은 데이터를 이해하고 모델링하는 핵심적인 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 통계 분석 기법을 살펴보겠습니다. 1. 기초적인 통계량 계산 PySpark를 사용하여 데이터의 기초적인 통계량을 계산하는 방법을 알아봅니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 통계량을 계산하는 방법을 DataFrame API를 통해 살펴볼 것입니다. from pyspark.sql.functions import mean, stddev, approx_count_distinct # 평균과 표준편차 계산 mean_val = df.select(mean('numeric_column')).collect()[0][0] stddev_val = df.select(stddev('numeric_colum..

데이터 분석에서 결측치 처리와 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 결측치를 처리하고 전처리하는 과정을 알아보겠습니다. 1. 데이터셋 불러오기 우선, PySpark를 활용하여 데이터셋을 불러오겠습니다. 예를 들어, CSV 파일을 읽어들여 PySpark DataFrame으로 변환하는 과정을 보여줄 것입니다. from pyspark.sql import SparkSession # SparkSession 생성 spark = SparkSession.builder.appName('data_preprocessing').getOrCreate() # CSV 파일을 읽어 DataFrame으로 변환 df = spark.read.csv('파일경로/data.csv', header=T..

PySpark는 파이썬 언어를 기반으로 하는 Apache Spark의 파이썬 API입니다. Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 빠르고 유연한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 시스템입니다. PySpark는 데이터 처리, 분석, 머신 러닝, 그래프 처리 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. PySpark는 다양한 기능을 제공하는데요, 주요 기능은 다음과 같습니다 RDD(Resilient Distributed Dataset): PySpark는 RDD를 통해 데이터를 나타내고, 분산하여 처리할 수 있습니다. RDD는 분산된 컴퓨팅 환경에서 안정적으로 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다. DataFrame 및 SQL 기능: PySpark는 DataFrame API를 제공하여 구조화된 데이터를 처..

강화 학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 보상을 최대화하도록 배우는 방법론입니다. 에이전트는 주어진 환경에서 특정한 상태(state)를 관찰하고, 그 상태에서 특정한 행동(action)을 선택함으로써 보상(reward)을 얻게 됩니다. 이러한 보상을 최대화하기 위해 에이전트는 시행착오를 통해 학습하고, 적합한 행동을 선택하게 됩니다. 주요 개념 에이전트(Agent): 의사 결정을 내리고 행동하는 주체입니다. 예를 들어, 게임에서의 플레이어, 로봇, 자율 주행 자동차 등이 될 수 있습니다. 환경(Environment): 에이전트가 상호 작용하는 외부 요소입니다. 에이전트는 환경에서 특정 상태를 관찰하고, 행동을 수행하여 보상을 얻습니다. 상태(State): 주어진 시간에 에이전..