AutoML, neuton 사용해보기

Neuton을 이용해서 전기 수요 예측 모델을 만들어 봅시다.

과정은 다음과 같습니다.

 

Step 1: 데이터 준비 먼저, 전기 수요를 예측하는 데 필요한 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 Neuton에서 기본 제공하는 데이터를 선택하기로 하겟습니다. 데이터는 엑셀, CSV 파일 등 다양한 형식으로 준비해서 업로드 할 수 있습니다.

Step 2: Neuton AutoML 계정 설정 Neuton AutoML의 웹사이트로 이동하여 계정을 만들거나 로그인합니다. 이후, 새로운 프로젝트를 만들고, 이 프로젝트에 필요한 정보를 입력합니다.

(Neuton 첫화면, 다양한 Use Cases)

 

Step 3: 데이터 업로드 준비한 데이터를 Neuton AutoML에 업로드할 수 있지만, 여기에서는 Electric Grid Prediction을 간단하게 웹 인터페이스를 통해 선택 진행할 수 있습니다.

(Neuton, Data Upload 또는 Dataset 선택 - Electric Grid Prediction)

 

Step 4: 타겟 변수 설정 고객 이탈 여부를 나타내는 타겟 변수를 설정합니다. 여기서는 Default 값으로 되어 잇는 'stabf'를 선택합니다. 

Step 5: 모델 학습 시작 모든 설정이 완료되면, 모델 학습을 시작합니다. Neuton은 자동으로 최적의 알고리즘과 파라미터를 선택하여 모델을 학습시킵니다. (시간이 좀 걸립니다. 

(Neuton, 모델학습)

(Neuton, 모델학습완료)

Step 6: 모델 평가 및 최적화 모델 학습이 완료되면, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 필요에 따라 모델의 파라미터를 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

Step 7: 모델 배포 마지막으로, 만족할 만한 성능의 모델을 얻었다면, 이를 실제 환경에서 사용할 수 있도록 배포합니다.

이와 같은 단계를 거쳐 Neuton AutoML을 사용하여 전기 수요 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이 과정은 복잡한 데이터 과학 기술 없이도 누구나 쉽게 수행할 수 있습니다.