[Oracle Cloud] 오라클 AutoML 시작하기

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오라클 AutoML 시작하기

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Oracle Machine Learning은 SQL, R, Python, REST, AutoML 및 노 코드 인터페이스를 활용한 대규모 데이터 탐색, 준비 및 머신 러닝 모델링을 지원한다. 데이터베이스 내에 알고리즘이 내장되어 있어, 바로 사용 가능한 모델을 생성할 수 있다.

 

Oracle Database 플랫폼에 따라 사용할 수 있는 Oracle Machine Learning 제품이 달라질 수 있다.

현재 Oracle Autonomous Database 플랫폼에서 사용할 수 있는 Oracle Machine Learning 에서 제공하고 있는 Machine Learning 방식은 아래와 같다.

    - Oracle Machine Learning Notebooks

    - Oracle Machine Learning UI

    - Oracle Machine Learning for SQL

    - Oracle Machine Learning for Python

    - Oracle Machine Learning for R

    - Oracle Machine Learning Data Miner

 

자세한 내용은 Oracle Machine Learning 페이지 -> Oracle Database의 Machine Learning | Oracle 대한민국

 

 

 

 

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Oralce AutoML 시작하기

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1. 로그인

링크 -> 클라우드 로그인 | Oracle 대한민국

클라우드 로그인 | Oracle 대한민국

 

▶ Oracle Cloud 계정이 없는 경우에는 계정 생성을 먼저 해주어야 한다.

 

Oracle Cloud Free Tier 계정 생성 방법 -> [Oracle Cloud] 오라클 클라우드 계정 생성 (tistory.com)

[Oracle Cloud] 오라클 클라우드 계정 생성

 

 

2. Oracle Autonomous Database

데이터베이스 메뉴 선택

 

데이터베이스 조회

▶ 첫 화면에서 메뉴 > Oracle Database > Autonomous Database 를 선택하면, 위 그림과 같이 현재 생성된 데이터베이스가 조회된다.

 

여기서 조회되는 데이터베이스가 없는 경우에는 데이터베이스 생성부터 필요하다.

Oracle 무료 DATABASE 생성 방법 -> [Oracle Cloud] 오라클 무료 Autonomous Database 생성 (tistory.com)

 

3. Database actions 클릭

데이터베이스 작업

▶ 데이터베이스 인스턴스를 선택하고 데이터베이스 세부 정보 페이지에서 [Database actions]를 클릭한다.

 

로딩 화면

▶ [Database actions]를 클릭하면 잠시동안 로딩하는 창이 뜨게 되는데 생각보다도 금방 넘어가게 된다. 체감 10초가 안 되는 듯하다.

 

4. Oracle Database Actions 접속

Oracle 데이터베이스 작업 페이지

▶ 그럼 위 그림처럼 데이터베이스 작업 페이지로 넘어오게 된다.

AutoML로 넘어가기 전에 먼저 확인해야 할 사항이 있다.

현재 로그인 계정

우측 상단을 보면 로그인 되어 있는 계정을 확인할 수 있는데 현재는 위 그림과 같이 ADMIN으로 되어있다.

 

오라클측에서는 ADMIN으로 DB에 직접적인 작업(SQL, OML 등)을 하는 것을 권장하고 있지 않기 때문에 사용자 계정이 추가로 필요하다. 

만약 생성한 사용자 계정이 없는 경우에는 신규로 생성이 필요하다.

 

Oracle 오라클 사용자 계정 생성 방법 -> [Oracle Cloud] 오라클 사용자 계정 생성 (tistory.com)

[Oracle Cloud] 오라클 사용자 계정 생성

 

5. Oracle Maching Learing 페이지 접속

ORACLE MACHINE LEARNING 클릭

▶ 사용자 계정이 준비되었다면, 첫 화면에서 [ORACLE MACHINE LEARNING]을 클릭한다.

 

Oracle 머신러닝 로그인 페이지

▶ 그럼 위 그림처럼 머신러닝 로그인 페이지로 넘어오게 된다.

사용자이름, 비밀번호는 Oracle Cloud를 로그인한 계정이 아니라 [Database Actions]에서 생성한 사용자 계정으로 로그인한다.

 

6. Oracle Maching Learing

Oracle 머신러닝 페이지

▶ 드디어 Oracle Machine Learing 페이지에 접속했다 !

여기에서 Oracle Machine Learning의 다양한 기능을 경험할 수 있다.

 

 

 

 

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Oracle Machine Learning 페이지 소개

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포스트의 초반에 설명한 것처럼 Oracle Autonomous Database가 제공하는 Oracle Machine Learning(OML) 서비스는 아래와 같다.

    - Oracle Machine Learning Notebooks

    - Oracle Machine Learning UI

    - Oracle Machine Learning for SQL

    - Oracle Machine Learning for Python

    - Oracle Machine Learning for R

    - Oracle Machine Learning Data Miner

 

꽤나 여러가지 서비스를 제공하고 있지만, 사실 제공하는 여러가지의 서비스 중 대부분의 서비스는 Oracle Machine Learning 페이지에서 진행이 가능하다. 왜냐면 Notebook 이라는 서비스를 통하여 SQL, Python, R 이 모두 커버가 가능하기 때문이다.

OML for SQL, OML for Python, OML for R은 OML for Notebooks을 통하여 진행이 가능한 서비스이므로 OML for Notebooks와 동일한 기능으로 봐도 무방하다고 생각한다.

 

그래서 Oracle에서 제공하는 Machine Learning 서비스를 크게 구분하자면,

    - Oracle Machine Learning for Notebooks (SQL, R, Python)

    - Oracle Machine Learning for UI

이렇게 크게 두 가지로 나눌 수 있다.

 

Oracle 머신러닝 홈 화면

이번에는, Oracle Machine Learning 페이지를 살펴보겠다.

위 그림의 페이지에서 사용할 수 있는 Machine Learning 기능은 왼쪽 메뉴에서 볼 수 있는 것처럼 크게 두 가지로 나눌 수 있다.

    - 노트북

    - AutoML 실험

 

메뉴의 이름에서부터 알 수 있듯이 페이지의 두 가지 기능이 Oracle 서비스의 두 가지와 1:1로 매핑이 된다.

    - Oracle Maching Learning for Notebooks <-> [노트북]

    - Oracle Machine Learning for UI <-> [AutoML 실험]

 

1. 노트북

    Oracle Machine Learning에서는 Web기반 Notebook인 아파치 제플린 노트북(Apache Zeppelin Notebook)을 제공하고 있다. 여기서 Notebook은 Note(프로젝트)와 Paragraph(코드)로 구성되며, Note 내에 여러 개의 Paragraph가 존재하고, Web 기반의 Notebook은 Web에 코드를 작성-실행-결과확인-코드수정을 반복하면서 원하는 결과를 만들어 낼수있는 작업환경을 말한다.

 

아파치 제플린은 다양한 인터프리터를 제공하고 있으며, 여기에서는 R, Python, SQL이 가능하다.

 

2. AutoML 실험

    AutoML 실험의 경우는 UI로 제공되는 No Code 서비스로 모델 생성부터 배포까지 가능한 서비스이다. AutoML UI에서 실험을 만들고 실행하면 자동화된 알고리즘 선택, 기능 선택 및 모델 튜닝이 수행되며, 생성된 모델에 대해 배포까지 가능하다.