[python] 파이썬으로 클라우드 컴퓨팅 환경에서 머신 러닝을 위한 데이터 전처리하는 방법은 무엇인가요?
클라우드 컴퓨팅은 머신 러닝 및 데이터 처리에 많은 이점을 제공합니다. 파이썬은 클라우드 환경에서 데이터를 전처리하고 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 매우 유용한 언어입니다. 여기에는 몇 가지 단계가 포함됩니다.
1. 데이터 수집
데이터는 클라우드 스토리지로부터 다운로드되거나 클라우드 컴퓨팅 환경으로 직접 불러와야 합니다. 이는 파이썬의 pandas와 numpy 라이브러리를 사용하여 쉽게 수행될 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 클라우드 스토리지로부터 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('cloud_storage/data.csv')
2. 데이터 정제
데이터의 결측치나 이상치를 처리하고, 필요한 형식으로 데이터를 변환합니다. 이는 pandas나 numpy 라이브러리를 사용하여 수행됩니다.
# 결측치 처리
data.fillna(0, inplace=True)
# 이상치 처리
data = data[(np.abs(data['value']) < 3)]
3. 데이터 변환
머신 러닝 모델 학습을 위해 데이터를 특성 행렬과 대상 벡터로 변환합니다. 이 과정에는 Scikit-learn 라이브러리가 활용됩니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
4. 스케일링
대부분의 머신 러닝 모델은 스케일링된 데이터를 요구합니다. 이를 위해 Scikit-learn의 스케일링 기능을 사용합니다.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
5. 데이터 저장
전처리가 완료된 데이터를 클라우드 스토리지에 다시 저장하여 머신 러닝 모델 학습 및 추론에 활용할 수 있습니다.
# 클라우드 스토리지에 데이터 저장
X_train.to_csv('cloud_storage/X_train.csv', index=False)
y_train.to_csv('cloud_storage/y_train.csv', index=False)
X_test.to_csv('cloud_storage/X_test.csv', index=False)
y_test.to_csv('cloud_storage/y_test.csv', index=False)
클라우드 컴퓨팅 환경에서 머신 러닝을 위한 데이터 전처리는 이러한 단계를 거칩니다. 파이썬과 관련 라이브러리들을 사용하여 간단하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
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