엔트리로 인공지능 데이터분석 실습하기

복잡한 파이썬 코드를 보다가 엔트리 블록 코딩을 만지작 거리면 잠시 마음이 편안해진다. 나의 주 관심 분야가 바로 인공지능 교육! 맨땅에 헤딩하듯 시작했던 데이터 공부 과정에서 느꼈던 시행착오를 부디 학생들은 가지지 않았으면 하는 마음이 크기에 다음 주 SW 교육 모의 강의 준비 주제를 엔트리를 활용한 데이터 분석으로 잡았다.

 

엔트리 데이터 분석 기능 활용

엔트리 내장 기능들 중에 아직 베타 버전이긴 하지만 '데이터 분석' 탭은 꽤 쓸만하다! 머신러닝의 데이터 학습 과정을 직관적으로 이해할 수 있으니 학생들 뿐만 아니라 성인들도 한번 시험해 보면 좋을 듯. 아주 긴 파이썬 코드로 파일을 읽어 들이고 전처리하고 모델 만들고 학습하고 또 파라미터 조정해서 결과 예측하는 일련의 과정을 버튼 몇 번만으로 알아서 해주니 데이터를 어떻게 학습하고 예측하는지 일련의 프로세스를 이해하는 첫걸음으로 충분한 듯.

 

 

 

엔트리 인공지능 모델학습 아쉬운 점

다만 이미지 분류 외의 기타 분류 및 예측 학습의 경우 핵심 속성 값을 현재까지의 버전으로는 최대 3개만 지정해서 예측값과의 상관관계를 분석할 수 있게 돼있는 점이 아쉽다. 네이버가 열 일하면서 버전을 계속 업그레이드하겠지? 각 변수와 예측값의 관계를 차트로도 확인할 수 있으니 테이블 속성 값을 이해하고 시각화까지 해볼 수 있는 수업 또한 하나로 만들 수 있겠으며, 공공데이터 포털에서 직접 csv나 xml 파일을 다운로드하여서 데이터 분석의 테이블 추가에 넣으면 자동으로 읽어 들이니 데이터 정보 요약까지 알아서 떡하니 해주니 이런 데이터 기본 정보를 읽을 수 있는 수업도 가능하겠음.

 

엔트리 활용 데이터 분석 강의 준비 구상

다음주 금요일 발표를 앞두고, 수업 구상 내용은 대략 이러하다. 물론 2시간 수업에 이 내용을 다 담아서 학생들에게 전달하는 것은 빠듯할 것 같고 모의 수업 대상자가 SW 강사분들이라 다른 분들이 거의 선택 안 할 것 같은 주제를 잡았기에 서로 공부가 되었으면 하는 마음에 양은 많으나 일단 정리해 두면 실전 수업에 나가서 두고두고 써먹을 수 있을 것 같다.

실제 강의를 나간다고 가정했을 때의 수강 대상은 중학생 이상으로 잡고 구성.

 

 

 

• 주제 : 엔트리 인공지능 데이터 분석 실습
• 부제 : 머신러닝 지도학습 모델링 및 블록 프로그래밍
• 데이터 : 엔트리 내장 데이터 - 주택 가격 예시 데이터 (1978 보스턴 교외지역의 다양한 주택 관계 관련 정보를 담은 예시 데이터)
• 학습내용 
  - 엔트리 데이터 분석 기능 및 모델 학습 프로세스 이해하기
  - 데이터란? 인공지능에서 데이터의 역할
  - 테이블 속성(행/열 개념 및 차트 시각화)
  - 인공지능 모델학습 프로세스 개요(핵심 속성/예측 속성/학습조건/학습결과/회귀 값/차트 등)
• 해결 과제
  - 주택가격 데이터 학습(핵심 속성 3개)으로 중간 가격 예측하기 블록 코딩
  -> 데이터 테이블 구성 확인 / 데이터 속성별 결과를 차트로 확인하고 관계 예측해보기
• 심화학습
  - 공공데이터 사이트에서 데이터 다운 받고 테이블 엔트리에 추가 및 데이터 학습
  - 직접 특정 속성값과 결괏값의 관계를 유추하고 데이터 학습으로 차트 시각화

(정리하고 보니 단어들이 참 어려운데 이걸 쉽게 설명하려면 준비를 좀 더 해야^^)

 

---

본격적으로 수업을 나가는 단계는 아니고 커리큘럼 만들고 준비하는 시기라 별도로 머신러닝 공부하면서 청소년 쉬운 버전으로의 응용 자료를 포스팅으로 남겨보겠습니다:) 엔트리 데이터 분석 관련 포스팅이나 영상은 거의 비슷한 내용들만 있고 산뜻한 자료들은 찾지 못하여 아이들 교육에 관심 있는 분들에게 혹시나 도움이 될까 하여 시리즈별로 남겨 보려 합니다.

해당 보스턴 주택가격 자료도 성인 대상 머신러닝 책들에 단골 소재로 등장하거나 캐글 분석 자료에도 대표적인 데이터셋으로 활용되는 만큼 주피터 노트북이나 코랩으로 영문 데이터셋 원본의 모든 속성 값을 학습하고 분석했을 때 어떤 결과가 나오는지도 블록 코딩과 함께 보여주는 것도 의미 있을 것 같습니다.

---

 

 

▼ 데이터 분석 탭에서 '테이블 추가'에 내장된 주택 가격 예시 데이터를 추가한 후에 인공지능 탭에서 학습할 모델을 예측:숫자로 선택 후 원하는 핵심 속성과 예측 속성을 아래와 같이 지정해 주고 모델 학습하면 요런 모양으로 나옵니다:) 이렇게 학습한 모델을 가지고 블록 코딩으로 값을 불러오거나 다른 인공지능 인식 기능과 혼용해서 대화 프로그래밍을 만들 수도 있으니 활용은 무궁무진^^

 

엔트리 데이터 분석

 

자세한 내용은 다음 포스팅에서...