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엔트리 인공지능 지도학습의 '예측:숫자' 기능을 소개합니다.
예측 모델도 분류 모델과 같이 지도 학습에 해당합니다.
분류 모델과 다른 점은 모델이 보여주는 결과가 어느 클래스로 분류할지가 아니라
선택한 속성에 대한 예측 값을 알려주는 모델이라는 점이에요.

예측 : 숫자 모델 학습
테이블의 숫자 데이터를 핵심 속성으로 삼아
예측 속성을 찾아내는 선형 회귀 모델을 학습합니다.

테이블을 추가해 학습에 사용할 핵심 속성을 선택하고
이번엔 예측하려는 속성을 설정해 모델을 학습시키면
새로운 데이터('품질', '기압', '면적' 등)를 입력했을 때,
그 데이터에 대한 예측 값(예를 들어 '가격'이나 '기온', '생산량' 등)을 구할 수 있습니다.  

그럼 직접 예측 모델을 만들어봐요!

미국 매사추세츠 주의 도시 보스턴에 대해 아시나요?
미국에서 가장 역사가 오래된 도시이며, 미국의 전형적인 문화 도시로 알려져 있어요!

1978년 발표된 보스턴 주택 가격에 영향을 미치는 요소들이 정리된 데이터 셋은
정형화가 잘 되어있어 예측 모델을 학습시키기에 편리합니다.
이 데이터를 이용해서 예측 모델 학습을 해봐요!

Ⅰ. 테이블 추가하기
'예측: 숫자' 모델은 테이블의 숫자 데이터를 학습 데이터로 삼기 때문에
반드시 테이블을 먼저 추가해 주어야 합니다.
'데이터 분석 > 테이블 불러오기 > 테이블 추가하기 > 테이블 선택'으로 이동하여
엔트리에 기본으로 제공하고 있는 '주택 가격 예시 데이터'를 테이블에 추가합니다.

참고로 엔트리의 테이블 편집 기능이 더 편하고 깔끔하게 업그레이드되었습니다!
더욱 개선된 테이블 편집 기능을 활용해보세요!

Ⅱ. 예측: 숫자 모델 학습하기
이제 '인공지능 > 인공지능 모델 학습하기 > 예측: 숫자' 학습하기를 눌러 모델을 만들어요.

'예측: 숫자' 모델 학습 창에 들어가면
직관적이고 쉽게 모델을 학습시킬 수 있는 화면이 나타납니다.

그럼 하나씩 데이터를 입력해 볼까요?

① 가장 먼저 테이블을 선택합니다.
테이블을 선택하면 자동으로 테이블 속성들이 나타납니다.
이 속성들은 테이블에서 값이 숫자로 이루어진 속성입니다.

② 핵심 속성 설정하기
속성들을 '핵심 속성' 칸으로 드래그하여 핵심 속성으로 정할 수 있습니다.
핵심 속성들은 모델 학습에 사용할 속성입니다.
현재는 핵심 속성을 3개까지 설정할 수 있어요.

③ 예측 속성 설정하기
예측 속성도 드래그하여 설정할 수 있어요.
새로운 데이터가 입력되었을 때, 그 데이터에 대한 예측 값을 구하는 속성입니다.

④ 모델 학습하기
데이터 입력을 모두 완료하였으면
파란색으로 바뀐 '모델 학습하기'를 눌러주세요.
'모델 학습하기' 버튼을 누르지 않으면 학습이 되지 않으니
데이터를 하나라도 변경했으면 '모델 학습하기' 버튼을 꼭 눌러주세요!

⑤ 학습 조건 바꾸기
예측 모델에서는 학습 조건(고급 설정)을 바꿔가며 모델을 학습시킬 수 있어요.
'모델 학습하기' 아래 파란색 텍스트를 누르면 학습 조건을 설정할 수 있는 부분이 나타납니다.

세대(Epoch)
입력한 데이터 전체를 몇 번 반복하여 학습할지 정하는 부분입니다.
입력한 모든 데이터 전체를 1번 학습하는 것을 1세대라고 불러요.

배치 크기(Batch Size)
입력한 데이터 전체를 얼마큼 작은 부분으로 쪼개서 학습할지 정하는 부분입니다

학습률(Learning Rate)
데이터를 얼마나 세세하게 학습할지를 정하는 부분입니다.

검증 데이터 비율(Validation Rate)
입력한 데이터 중 어느 정도 비율을 학습한 모델을 테스트하는 데에 사용할지 정하는 부분입니다.
검증 데이터 비율을 0.3으로 정했다면 10개의 데이터를 입력했을 때 7개는 학습용으로,
3개는 테스트용으로 사용하겠다는 뜻이 돼요.

모델 학습을 완료한 후에 학습 조건을 바꿨다면, 
꼭 '모델 학습하기' 버튼을 눌러 다시 모델을 학습시켜야 합니다.
학습 조건에 따라 결과가 어떻게 달라지는지 확인해보세요!

⑥ 결과 확인하기
모델 학습이 완료되면 결과를 회귀식으로 확인해볼 수 있습니다.
핵심 속성이 2개 이상이면, 2차원 좌표평면에 차트를 표현할 수 없어
차트가 나타나지 않는답니다.

만약 핵심 속성이 1개라면, 차트와 함께 표시됩니다.

⑦ 적용하기
학습 결과까지 확인을 완료했으면 '적용하기' 버튼을 눌러요.
'만들기' 화면에 관련 블록이 나타난 것을 확인할 수 있습니다.

Ⅲ. 예측: 숫자 모델 학습 블록 사용하기
학습한 모델을 블록으로 사용하여 작품에 이용할 수 있어요.

1. 모델 다시 학습하기
모델을 다시 학습합니다.
모델 설정을 변경하거나 입력 데이터가 되는 테이블의 내용을 수정했다면,
변경된 내용을 바탕으로 모델을 다시 학습합니다.

2. 모델이 학습되었는가?
모델이 학습되었다면 '참'을, 학습 중이거나 학습되지 않았다면 '거짓'으로 판단합니다.

3. 모델 보이기/숨기기
'예측: 숫자'모델을 추가하면 자동으로 모델 학습의 상태를 보여주는 상태 창이 나타납니다.

'모델 보이기/숨기기' 블록을 이용하여 모델의 상태를 표시하는 창을 보이게 하거나 숨길 수 있습니다.

4. 학습 조건 [학습률/세대]를 (10)으로 바꾸기
모델의 학습 조건을 변경합니다.
변경한 학습 조건은 '모델 다시 학습하기' 블록으로 모델을 다시 학습할 때부터 적용됩니다.
작품이 종료되면 작품 실행 중 학습 조건 정보는 사라지고, 
맨 처음 학습된 학습 조건으로 돌아갑니다.

5. 핵심 속성의 예측 값
입력한 핵심 속성으로 모델이 예측한 값을 반환합니다.

6. 결정계수
모델의 결정계수를 반환합니다.

이렇게 예측: 숫자 모델 학습의 데이터 입력부터 블록 사용까지 알아보았습니다.
위의 데이터를 입력하여 학습한 예시 작품을 확인해보세요!

해당 예시 작품은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다
▶ 작품 보러 가기 : http://naver.me/xv0R0TT9

이제 개선된 테이블 기능을 이용해
나만의 멋지고 똑똑한 인공지능 작품들을 만들어 보세요!

엔트리에서 쉽고 재미게 인공지능을 만들고 경험해보세요!