로우코드 AI

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로우코드 AI

데이터는

CSV

파일로 제공되므로

1

,

ML

모델을 만드는 데 사용하려면 데이터를 빅쿼리로 업로

드하는 과정을 거쳐야 합니다. [표

6

-

1

]과 같이 데이터셋에는 열이

5

개 있으며

9

,

590

개의 행

으로 구성됩니다.

표

6-1

데이터셋의 다섯 열(예측 대상 변수인 에너지 생산은 굵게 표시함)

열 이름 최솟값 최댓값

온도

1

.

81

°

C 37

.

11

°

C

주변 압력

992

.

89

mbar 1

,

033

.

30

mbar

상대 습도

25

.

56

%

100

.

16

%

배기 진공

25

.

36

cmHg 81

.

56

cmHg

에너지 생산

420

.

26

MW 495

.

76

MW

이 값들의 범위는 발전소 엔지니어가 잘 문서화하여 보고서 등으로 공유했습니다. 이는

4

장의

설명대로 데이터를 탐색할 때 널값이나 이상치와 같은 문제가 없는지 확인할 때 유용합니다.

6.2

빅쿼리

SQL

로 데이터셋 정리하기

전에 설명한 대로,

ML

모델을 구축하는 과정을 시작하기 전에 가장 먼저 할 일은 데이터셋을

이해하는 것입니다. 모든

ML

모델의 품질은 결국 학습 데이터셋의 품질에 따라 크게 좌우되기

때문이죠. 데이터셋이 잘못된 데이터로 채워지거나, 누락된 값이 존재한다면

ML

모델이 적절

한 통찰을 학습할 수 없습니다.

이 절에서는

SQL

과 빅쿼리라는 도구를 활용합니다. 모든

SQL

코드는 이 책의 깃허브 저장소

2

에도 업로드했습니다. ...