개요

머신러닝 모델은 숫자 데이터만 사용할 수 있으며 숫자 데이터는 1 또는 0이어야 합니다. 데이터에 속성 값이 누락되어 있거나, 노이즈 또는 이상점이 포함되어 있거나, 중복 또는 잘못된 데이터나 대문자/소문자로 된 열 이름이 있거나, 본질적으로 머신러닝 알고리즘이 처리할 준비가 되지 않은 경우 데이터가 지저분하거나 정리되지 않은 상태라고 합니다.

이 실습에서는 정리되지 않은 데이터의 가장 일반적인 몇 가지 문제를 알아보고 해결합니다. 문제마다 다른 해결법이 필요하며, 이 노트북에서는 이러한 내용을 다루지 않습니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.

• 결측값 해결
• 날짜 특성 열을 날짜/시간 형식으로 변환
• 특성 열 이름 바꾸기, 특성 열에서 값 삭제
• 원-핫 인코딩 특성 만들기
• 임시 특성 변환 이해

설정 및 요건

각 실습에서는 정해진 기간 동안 새 Google Cloud 프로젝트와 리소스 집합이 무료로 제공됩니다.

1. 시크릿 창을 사용하여 Qwiklabs에 로그인합니다.

2. 실습 사용 가능 시간(예: 1:15:00)을 참고하여 해당 시간 내에 완료합니다.
   일시중지 기능은 없습니다. 필요한 경우 다시 시작할 수 있지만 처음부터 시작해야 합니다.

3. 준비가 되면 실습 시작을 클릭합니다.

4. 실습 사용자 인증 정보(사용자 이름 및 비밀번호)를 기록해 두세요. Google Cloud Console에 로그인합니다.

5. Google Console 열기를 클릭합니다.

6. 다른 계정 사용을 클릭한 다음, 안내 메시지에 이 실습에 대한 사용자 인증 정보를 복사하여 붙여넣습니다.
   다른 사용자 인증 정보를 사용하는 경우 오류가 발생하거나 요금이 부과됩니다.

7. 약관에 동의하고 리소스 복구 페이지를 건너뜁니다.

작업 1. 환경 설정하기

Vertex AI API 사용 설정

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴에서 Vertex AI > 대시보드를 클릭합니다.
2. 모든 권장 API 사용 설정을 클릭합니다.

작업 2. Vertex AI Notebooks 인스턴스 실행

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴에서 Vertex AI > Workbench를 클릭합니다. 사용자 관리형 노트북을 선택합니다.

2. 노트북 인스턴스 페이지에서 새 노트북 > TensorFlow Enterprise > TensorFlow Enterprise 2.11(LTS 포함) > GPU 사용 안 함을 선택합니다.

3. 새 노트북 인스턴스 대화상자에서 딥 러닝 VM의 이름을 확인합니다. 리전 및 영역을 변경하고 싶지 않다면 모든 설정을 그대로 둔 다음, 만들기를 클릭합니다. 새 VM이 시작하는 데 2~3분 정도 걸립니다.

4. JupyterLab 열기를 클릭합니다.
   JupyterLab 창이 새 탭에서 열립니다.

5. '빌드 권장' 팝업이 표시되면 빌드를 클릭합니다. 빌드 실패가 표시되면 무시합니다.

작업 3. Vertex AI Notebooks 인스턴스 내에서 과정 저장소 클론

GitHub 저장소에는 과정의 실습 파일과 솔루션 파일이 모두 들어 있습니다.

1. 노트북의 첫 번째 셀에서 다음 코드를 복사하고 실행하여 training-data-analyst 저장소를 클론합니다.

!git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. 저장소가 클론되었는지 확인합니다. training-data-analyst 디렉터리를 더블클릭하고 디렉터리의 콘텐츠를 볼 수 있는지 확인합니다.

작업 4. 데이터 품질 개선

1. 노트북 인터페이스에서 training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > launching_into_ml > labs로 이동한 다음 improve_data_quality.ipynb를 엽니다.

2. 노트북 인터페이스에서 Edit(수정) > Clear All Outputs(모든 출력 지우기)를 클릭합니다.

3. 노트북 안내를 꼼꼼히 읽은 후, 필요에 따라 코드를 완성해야 하는 #TODO 표시된 줄을 작성합니다.

참고: 팁

• 현재 셀을 실행하려면 셀을 클릭하고 Shift+Enter를 누르세요. 다른 셀 명령어는 노트북 UI의 Run(실행)에 나열되어 있습니다.
• 안내를 위해 작업에서 힌트가 제공될 수 있습니다. 힌트는 흰색 텍스트로 적혀 있으므로 힌트를 읽으려면 텍스트를 하이라이트하세요.
• 추가 도움이 필요한 경우 training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > launching_into_ml > solutions로 이동한 다음 improve_data_quality.ipynb를 열어 전체 솔루션을 살펴보세요.

실습 종료

실습을 완료하면 실습 종료를 클릭합니다. Qwiklabs에서 사용된 리소스를 자동으로 삭제하고 계정을 지웁니다.

실습 경험을 평가할 수 있습니다. 해당하는 별표 수를 선택하고 의견을 입력한 후 제출을 클릭합니다.

별점의 의미는 다음과 같습니다.

• 별표 1개 = 매우 불만족
• 별표 2개 = 불만족
• 별표 3개 = 중간
• 별표 4개 = 만족
• 별표 5개 = 매우 만족

의견을 제공하고 싶지 않다면 대화상자를 닫으면 됩니다.

의견이나 제안 또는 수정할 사항이 있다면 지원 탭을 사용하세요.

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