日本語에서 번역 • 원문 보기 안녕하세요! IT 솔루션 부서의 마유코입니다.
벌써 두 번째야.
머신러닝이란 무엇인가?
구글링해봤는데 잘 이해가 안 돼>< 마유코 "제발 말해줘 GO☆ ( ; ∀;)」
GO☆ "음, 다시 말해, 우리가 무의식적으로 하는 패턴 인식..."
마유코 "네? 모르겠어서 내가 직접 찾아볼게( ; ∀;)」
음, 제가 말하는 사이트를 보면... http://www.apps-gcp.com/predictionapi-introduction-1/ 이 사이트에서는 컴퓨터가 세 나라에서 쓰인 문장을 분석해 언어를 추측하는 실험을 하고 있습니다.
대단해! 미래를 예측하는 꿈같은 도구야! 어쨌든, 실천해 보자.
- 먼저, 분석할 데이터를 준비하세요.
가능한 한 많은 정보를 갖추는 것이 더 나은 것 같지만, 이 샘플 데이터는 약 400개의 항목입니다.
↓ 샘플 데이터. https://cloud.google.com/prediction/docs/language_id.txt
이는 영어, 프랑스어, 스페인어로 작성된 텍스트 데이터로, [언어 이름],[문장]과 같은 레이아웃이 각 언어로 작성되어 있습니다.
파일 만들 때 유념할 점을 요약하자면... ・첫 번째 열에 '답'을 적으세요. 예시로는 '영어', '프랑스어', '스페인어'입니다. ‧다음 열부터는 '답변'을 안내할 정보를 적으세요. 여러 열이 괜찮은 것 같습니다. ・열은 쉼표로 구분해야 합니다. ・헤더는 필요 없습니다. 그게 전부입니다.
- 다음으로, 파일을 구글 저장소에 업로드합니다.
여기서부터 Google Developers Console이라는 사이트를 개발할 예정입니다. https://console.developers.google.com/
마유코 "이게 뭐야?" GO☆ "개발자들이 구글 환경에서 개발할 때 사용하는 도구야. 직접 사용해보기 전까지는 모를 거야!"
회사 계정으로 로그인해서 프로젝트를 만들고, "Prediction API"와 "Google Cloud Storage"를 켰습니다. 그 다음 버킷을 만들어 업로드했습니다. 뭘 하는지 몰랐지만 안전하게 업로드할 수 있었습니다. 업로드는 빨랐습니다.
- 그리고 분석이 시작된다.
여기서부터 "Prediction API"를 사용하세요. 브라우저에서 "Prediction API"를 사용할 수 있는 사이트로 가세요. https://developers.google.com/apis-explorer/?&_ga=1.100999174.668741449.1412325898#p/prediction/v1.6/
"APIs Explorer"라고 불리며, 브라우저에서 구글의 다양한 API를 쉽게 사용해볼 수 있습니다.
GO☆ "여기 예측 API가 있고, 이를 사용해 분석할 것입니다.
먼저, 데이터를 입력하세요. API 탐색기에서 "prediction.trainedmodels.insert"를 사용하세요. 프로젝트(방금 만든 프로젝트에 대해 지불한 금액)와 요청 본문을 입력하세요. 또한 OAuth 2.0을 사용해 요청을 승인하는 기능을 꼭 켜두세요. 요청 본문은 원하는 만큼 입력할 수 있습니다.
{
"id": "임의의 ID"
"storageDataLocation":bucket name/filename"
}
그다음 실행 버튼을 클릭하세요! 누르세요. 이걸로 분석이 시작됩니다.
다음으로, API 탐색기에서 "prediction.trainedmodels.get"을 사용하여 분석이 완료되었는지 확인하세요. project, id("prediction.trainedmodels.insert"에 정의된 모든 ID)를 입력한 후 [Execute] 버튼을 클릭하세요! 누르세요. 응답이 "trainingStatus": "DONE"을 반환하면 분석이 완료된 것입니다. 분석은 1분도 채 걸리지 않았습니다.
- 이것이 분석 결과입니다!
잘 분석하셨나요? API 탐색기에서 "prediction.trainedmodels.analyze"를 사용해 확인해 보세요. 여기에 프로젝트와 ID도 입력하고 [실행] 버튼을 클릭하세요! 누르세요.
분석 결과는 다음과 같습니다.
"confusionMatrix": {
〜 1단계 〜
"영어": {
"영어": "16:00",
"프랑스어": "0.00",
"스페인어": "0.00"
},
〜 2단계 〜
"프랑스어": {
"영어": "0.00",
"프랑스어": "14.14",
"스페인어": "0.00"
},
〜 3단계 〜
"스페인어": {
"영어": "0.43",
"프랑스어": "0.14",
"스페인어": "10시 29분"
}
}
마유코 "이게 무슨 뜻이야? ('오')" GO☆ "이른바 답안 매칭의 결과야. 간단히 말해, 첫 번째 단락은 '영어'로 쓰인 문장을 위한 거야,
"예측 API"는
·영어로 판단하고 "영어"에 "16.00" 표를 넣었습니다. ・프랑스어로 판단하고 "프랑스어"에 "0.00" 표를 넣었습니다. ・스페인어로 판단하고 "스페인어"에 "0.00" 표를 넣었습니다.
아마 그게 의미하는 거겠지. 즉, 모든 질문에 정답을 맞춘다는 뜻이야.
두 번째 단계를 보면, 모든 문제에서 '프랑스어'가 맞습니다.
세 번째 열은 사실 '스페인어'이지만, '영어'와 '프랑스어'에도 몇 표가 있어서 오해일 뿐입니다."
마유코 "알겠어!! ('오')"
- 마지막으로 예측을 하겠습니다.
"나는 마유코야." 문장이 뭐냐고 물어볼게.
API 탐색기에서 "prediction.trainedmodels.predict"를 사용하세요. "prediction.hostedmodels.predict"와 비슷하니 실수하지 않도록 주의하세요.
데이터 파일의 첫 번째 열(즉, "언어 이름")을 제외한 모든 열(이 경우 "각 언어의 문장")을 입력합니다.
*열이 여러 개 있으면 쉼표로 구분할 수 있는 것 같습니다.
이렇게 입력하세요.
{
"입력":
{
"csvInstance":
[
"나는 마유코야."
]
}
}
그런데 이런 답변을 받았습니다.
"outputLabel": "영어",
그건 영어야! 그가 대답했다.
정말 훌륭한 답변이에요! 야호! ♡
*이 기사는 "ISAO IT 솔루션 부문 주식회사"의 감독 하에 작성되었습니다.