초매개변수 조정으로 모델 성능 향상

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이 튜토리얼에서는 BigQuery ML에서 초매개변수 조정을 사용하여 머신러닝 모델을 조정하고 성능을 개선하는 방법을 설명합니다.

다른 모델별 옵션과 함께 CREATE MODEL 문에 NUM_TRIALS 옵션을 지정하여 초매개변수 조정을 실행합니다. 이러한 옵션을 설정하면 BigQuery ML은 매개변수가 약간씩 다른 모델의 여러 버전 또는 실험을 학습하고 가장 실적이 우수한 실험을 반환합니다.

이 튜토리얼에서는 2018년 뉴욕시 택시 운행에 관한 정보가 포함된 공개 tlc_yellow_trips_2018 샘플 테이블을 사용합니다.

목표

이 튜토리얼에서는 다음 작업을 완료하는 방법을 안내합니다.

• CREATE MODEL 문을 사용하여 기준 선형 회귀 모델을 만듭니다.
• ML.EVALUATE 함수를 사용하여 기준 모델을 평가합니다.
• 초매개변수 조정 옵션과 함께 CREATE MODEL 문을 사용하여 선형 회귀 모델의 20개 시도를 학습합니다.
• ML.TRIAL_INFO 함수를 사용하여 실험을 검토합니다.
• ML.EVALUATE 함수를 사용하여 실험을 평가합니다.
• ML.PREDICT 함수를 사용하여 실험 중 최적의 모델에서 택시 이동에 관한 예측을 가져옵니다.

비용

이 튜토리얼에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

• BigQuery
• BigQuery ML

BigQuery 비용에 대한 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 페이지를 참조하세요.

시작하기 전에

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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6. BigQuery는 새 프로젝트에서 자동으로 사용 설정됩니다. 기존 프로젝트에서 BigQuery를 활성화하려면 다음으로 이동합니다.

   Enable the BigQuery API.

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필수 권한

• 데이터 세트를 만들려면 bigquery.datasets.create IAM 권한이 필요합니다.

• 연결 리소스를 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

  • bigquery.connections.create
  • bigquery.connections.get

• 모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.connections.delegate

• 추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

BigQuery에서 IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 IAM 소개를 참조하세요.

데이터 세트 생성

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

3. 작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

   

4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

   • 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial를 입력합니다.

   • 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.

     공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.

   • 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

     

학습 데이터 테이블 만들기

tlc_yellow_trips_2018 테이블 데이터의 하위 집합을 기반으로 학습 데이터 테이블을 만듭니다.

테이블을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.taxi_tip_input`
   AS
   SELECT * EXCEPT (tip_amount), tip_amount AS label
   FROM
     `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2018`
   WHERE
     tip_amount IS NOT NULL
   LIMIT 100000;

기준 선형 회귀 모델 만들기

하이퍼파라미터 조정 없이 선형 회귀 모델을 만들고 taxi_tip_input 테이블 데이터로 학습시킵니다.

모델을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.baseline_taxi_tip_model`
     OPTIONS (
       MODEL_TYPE = 'LINEAR_REG'
     )
   AS
   SELECT
     *
   FROM
     `bqml_tutorial.taxi_tip_input`;

   쿼리가 완료되는 데 약 2분이 소요됩니다.

기준 모델 평가

ML.EVALUATE 함수를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. ML.EVALUATE 함수는 모델 학습 중에 계산된 평가 측정항목을 기준으로 모델에서 반환한 예측 콘텐츠 평점을 평가합니다.

모델을 평가하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT *
   FROM
     ML.EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.baseline_taxi_tip_model`);

   결과는 다음과 유사합니다.

   +---------------------+--------------------+------------------------+-----------------------+---------------------+---------------------+
   | mean_absolute_error | mean_squared_error | mean_squared_log_error | median_absolute_error |      r2_score       | explained_variance  |
   +---------------------+--------------------+------------------------+-----------------------+---------------------+---------------------+
   |  2.5853895559690323 | 23760.416358496139 |   0.017392406523370374 | 0.0044248227819481123 | -1934.5450533482465 | -1934.3513857946277 |
   +---------------------+--------------------+------------------------+-----------------------+---------------------+---------------------+
   

기준 모델의 r2_score 값은 음수이며 이는 데이터에 잘 맞지 않음을 나타냅니다. R² 점수가 1에 가까울수록 모델이 데이터에 더 잘 맞습니다.

초매개변수 조정을 사용하여 선형 회귀 모델 만들기

하이퍼파라미터 조정을 사용하여 선형 회귀 모델을 만들고 taxi_tip_input 테이블 데이터에서 학습합니다.

CREATE MODEL 문에 다음과 같은 초매개변수 조정 옵션을 사용합니다.

• 시도 횟수를 20으로 설정하는 NUM_TRIALS 옵션
• 각 학습 작업에서 두 번의 실험을 실행하여 총 10개의 작업과 20개의 실험을 실행하는 MAX_PARALLEL_TRIALS 옵션 이렇게 하면 필요한 학습 시간이 줄어듭니다. 그러나 두 번의 시도가 동시에 실행되면 서로의 학습 결과로부터 이점을 얻을 수 없습니다.
• 여러 실험에서 다양한 L1 정규화 값을 시도할 수 있는 L1_REG 옵션 L1 정규화는 모델에서 관련성이 없는 특성을 삭제하여 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

모델에서 지원하는 다른 초매개변수 조정 옵션은 다음과 같이 기본값을 사용합니다.

• L1_REG: 0
• HPARAM_TUNING_ALGORITHM: 'VIZIER_DEFAULT'
• HPARAM_TUNING_OBJECTIVES: ['R2_SCORE']

모델을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`
     OPTIONS (
       MODEL_TYPE = 'LINEAR_REG',
       NUM_TRIALS = 20,
       MAX_PARALLEL_TRIALS = 2,
       L1_REG = HPARAM_RANGE(0, 5))
   AS
   SELECT
     *
   FROM
     `bqml_tutorial.taxi_tip_input`;

   쿼리가 완료되는 데 약 20분이 소요됩니다.

교육 무료 체험에 대한 정보 확인하기

ML.TRIAL_INFO 함수를 사용하여 초매개변수 값, 목표, 상태를 비롯한 모든 실험에 관한 정보를 가져옵니다. 이 함수는 이 정보를 기반으로 실적이 가장 우수한 실험에 관한 정보도 반환합니다.

무료 체험판 정보를 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT *
   FROM
     ML.TRIAL_INFO(MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`)
   ORDER BY is_optimal DESC;

   결과는 다음과 유사합니다.

   +----------+-------------------------------------+-----------------------------------+--------------------+--------------------+-----------+---------------+------------+
   | trial_id |           hyperparameters           | hparam_tuning_evaluation_metrics  |   training_loss    |     eval_loss      |  status   | error_message | is_optimal |
   +----------+-------------------------------------+-----------------------------------+--------------------+--------------------+-----------+---------------+------------+
   |        7 |      {"l1_reg":"4.999999999999985"} |  {"r2_score":"0.653653627638174"} | 4.4677841296238165 |  4.478469742512195 | SUCCEEDED | NULL          |       true |
   |        2 |  {"l1_reg":"2.402163664510254E-11"} | {"r2_score":"0.6532493667964732"} |  4.457692508421795 |  4.483697081650438 | SUCCEEDED | NULL          |      false |
   |        3 |  {"l1_reg":"1.2929452948742316E-7"} |  {"r2_score":"0.653249366811995"} |   4.45769250849513 |  4.483697081449748 | SUCCEEDED | NULL          |      false |
   |        4 |  {"l1_reg":"2.5787102060628228E-5"} | {"r2_score":"0.6532493698925899"} |  4.457692523040582 |  4.483697041615808 | SUCCEEDED | NULL          |      false |
   |      ... |                             ...     |                           ...     |              ...   |             ...    |       ... |          ...  |        ... |
   +----------+-------------------------------------+-----------------------------------+--------------------+--------------------+-----------+---------------+------------+
   

   is_optimal 열 값은 실험 7이 조정에서 반환된 최적의 모델임을 나타냅니다.

조정된 모델 실험 평가

ML.EVALUATE 함수를 사용하여 실험의 실적을 평가합니다. ML.EVALUATE 함수는 모델이 반환한 예측 콘텐츠 평점을 모든 실험의 학습 중에 계산된 평가 측정항목과 비교하여 평가합니다.

모델 무료 체험판을 평가하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT *
   FROM
     ML.EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`)
   ORDER BY r2_score DESC;

   결과는 다음과 유사합니다.

   +----------+---------------------+--------------------+------------------------+-----------------------+--------------------+--------------------+
   | trial_id | mean_absolute_error | mean_squared_error | mean_squared_log_error | median_absolute_error |      r2_score      | explained_variance |
   +----------+---------------------+--------------------+------------------------+-----------------------+--------------------+--------------------+
   |        7 |   1.151814398002232 |  4.109811493266523 |     0.4918733252641176 |    0.5736103414025084 | 0.6652110305659145 | 0.6652144696114834 |
   |       19 |  1.1518143358927102 |  4.109811921460791 |     0.4918672150119582 |    0.5736106106914161 | 0.6652109956848206 | 0.6652144346901685 |
   |        8 |   1.152747850702547 |  4.123625876152422 |     0.4897808307399327 |    0.5731702310239184 | 0.6640856984144734 |  0.664088410199906 |
   |        5 |   1.152895108945439 |  4.125775524878872 |    0.48939088205957937 |    0.5723300569616766 | 0.6639105860807425 | 0.6639132416838652 |
   |      ... |                ...  |                ... |                    ... |                   ... |                ... |                ... |
   +----------+---------------------+--------------------+------------------------+-----------------------+--------------------+--------------------+
   

   최적의 모델(실험 7)의 r2_score 값은 0.66521103056591446로, 기준 모델에 비해 상당히 개선된 것을 보여줍니다.

ML.EVALUATE 함수에서 TRIAL_ID 인수를 지정하여 특정 실험을 평가할 수 있습니다.

ML.TRIAL_INFO 목표와 ML.EVALUATE 평가 측정항목 사이의 차이에 대한 자세한 내용은 모델 서빙 함수를 참조하세요.

조정된 모델을 사용하여 택시 팁 예측

조정에서 반환된 최적의 모델을 사용하여 다양한 택시 운행의 팁을 예측합니다. TRIAL_ID 인수를 지정하여 다른 시도를 선택하지 않는 한 최적의 모델이 ML.PREDICT 함수에서 자동으로 사용됩니다. 예측은 predicted_label 열에 반환됩니다.

예측을 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT *
   FROM
     ML.PREDICT(
       MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`,
       (
         SELECT
           *
         FROM
           `bqml_tutorial.taxi_tip_input`
         LIMIT 5
       ));

   결과는 다음과 유사합니다.

   +----------+--------------------+-----------+---------------------+---------------------+-----------------+---------------+-----------+--------------------+--------------+-------------+-------+---------+--------------+---------------+--------------+--------------------+---------------------+----------------+-----------------+-------+
   | trial_id |  predicted_label   | vendor_id |   pickup_datetime   |  dropoff_datetime   | passenger_count | trip_distance | rate_code | store_and_fwd_flag | payment_type | fare_amount | extra | mta_tax | tolls_amount | imp_surcharge | total_amount | pickup_location_id | dropoff_location_id | data_file_year | data_file_month | label |
   +----------+--------------------+-----------+---------------------+---------------------+-----------------+---------------+-----------+--------------------+--------------+-------------+-------+---------+--------------+---------------+--------------+--------------------+---------------------+----------------+-----------------+-------+
   |        7 |  1.343367839584448 | 2         | 2018-01-15 18:55:15 | 2018-01-15 18:56:18 |               1 |             0 | 1         | N                  | 1            |           0 |     0 |       0 |            0 |             0 |            0 | 193                | 193                 |           2018 |               1 |     0 |
   |        7 | -1.176072791783461 | 1         | 2018-01-08 10:26:24 | 2018-01-08 10:26:37 |               1 |             0 | 5         | N                  | 3            |        0.01 |     0 |       0 |            0 |           0.3 |         0.31 | 158                | 158                 |           2018 |               1 |     0 |
   |        7 |  3.839580104168765 | 1         | 2018-01-22 10:58:02 | 2018-01-22 12:01:11 |               1 |          16.1 | 1         | N                  | 1            |        54.5 |     0 |     0.5 |            0 |           0.3 |         55.3 | 140                | 91                  |           2018 |               1 |     0 |
   |        7 |  4.677393985230036 | 1         | 2018-01-16 10:14:35 | 2018-01-16 11:07:28 |               1 |            18 | 1         | N                  | 2            |        54.5 |     0 |     0.5 |            0 |           0.3 |         55.3 | 138                | 67                  |           2018 |               1 |     0 |
   |        7 |  7.938988937253062 | 2         | 2018-01-16 07:05:15 | 2018-01-16 08:06:31 |               1 |          17.8 | 1         | N                  | 1            |        54.5 |     0 |     0.5 |            0 |           0.3 |        66.36 | 132                | 255                 |           2018 |               1 | 11.06 |
   +----------+--------------------+-----------+---------------------+---------------------+-----------------+---------------+-----------+--------------------+--------------+-------------+-------+---------+--------------+---------------+--------------+--------------------+---------------------+----------------+-----------------+-------+
   

삭제

이 튜토리얼에서 사용된 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 리소스가 포함된 프로젝트를 삭제하거나 프로젝트를 유지하고 개별 리소스를 삭제하세요.

• 만든 프로젝트를 삭제할 수 있습니다.
• 또는 프로젝트를 유지하고 데이터 세트를 삭제할 수 있습니다.

데이터 세트 삭제

프로젝트를 삭제하면 프로젝트의 데이터 세트와 테이블이 모두 삭제됩니다. 프로젝트를 다시 사용하려면 이 튜토리얼에서 만든 데이터 세트를 삭제할 수 있습니다.

1. 필요한 경우 Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지를 엽니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 탐색 패널에서 앞에서 만든 bqml_tutorial 데이터 세트를 선택합니다.

3. 창 오른쪽에 있는 데이터 세트 삭제를 클릭합니다. 데이터 세트, 테이블, 모든 데이터가 삭제됩니다.

4. 데이터 세트 삭제 대화상자에서 데이터 세트 이름(bqml_tutorial)을 입력하고 삭제를 클릭하여 삭제 명령어를 확인합니다.

프로젝트 삭제

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

• 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
• 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

다음 단계

• 머신러닝 단기집중과정을 참조하여 머신러닝 알아보기
• BigQuery ML 개요는 BigQuery ML 소개를 참조하세요.
• Google Cloud 콘솔에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 콘솔 사용을 참조하세요.