machine learning 썸네일형 리스트형 오라클 머신러닝 - SQL*Plus 에서 수치 예측(Classification, 분류) 실습 예제 - Neural Network 알고리즘 지난번에 IRIS(분꽃) 데이터를 가지고 Random Forest 알고리즘으로 Classification을 하는 실습을 해봤습니다. 이번에는 Random Forest 알고리즘 대신에 Neural Network 알고리즘을 이용해서 Classification 을 해보겠습니다. Neural Network 알고리즘은 Oracle 18c 이상에서 지원합니다. 따라서 아래 테스트를 하려면 18c 이상의 Oracle DB에서 수행해야 에러가 안납니다. 이번에 실습할 데이터인 IRIS(분꽃) 데이터 다운로드 및 DB에 넣는 방법은 지난번 실습을 참고하시면 됩니다. 그럼, 지난번 Random Forest 에 비해 Neural Network 이 얼마나 더 잘 맞추는 지 확인해보겠습니다. 1) 세팅 테이블 준비 첫번째 단계.. 더보기 오라클 머신러닝 - SQL*Plus 에서 수치 예측(Classification, 분류) 실습 예제 - Random Forest 알고리즘 지난번에 "자전거 렌털 데이터" 를 가지고 회귀분석(Regression)을 하는 실습을 해봤습니다. 이번에는 그때 사용했던 똑같은 방법, 똑같은 알고리즘(Random Forest)을 이용해서 Classification 을 하는 실습을 해보겠습니다. 이번에 사용할 데이터는 R 에서 ML할때 많이 사용되는 샘플인 IRIS (분꽃) 데이터를 사용해 보겠습니다. 아래에 테스트에 사용할 "IRIS (분꽃) 데이터"를 첨부합니다. SQL*Developer 에서 아래 파일을 똑같은 이름(IRIS)의 테이블로 Import 합니다. SQL*Developer 에서 파일을 Import 하는 방법은 여길 참조하세요. ==> >>SQL*Developer 에서 테이블 Import/Export 하는 방법 dbms_data_mini.. 더보기 오라클 머신러닝 - SQL*Plus 에서 수치 예측(Regression, 회귀분석) 실습 예제 Oracle DBMS 내부에 Machine Learning 관련 모듈들이 들어있습니다. 그리고 무료로 제공됩니다. 제공되는 머신러닝 알고리즘은 여길 참고하세요. ==> >>오라클 DBMS 내에서 무료로 제공하는 머신러닝 알고리즘>SQL*Developer 에서 테이블 Import/Export 하는 방법 DBMS_DATA_MINING.CLASSIFICATION, data_table_name => 'BIKE_RENT', case_id_column_name => 'INSTANT', target_column_name => 'COUNT', settings_table_name => 'SETTING_RF' ); end; / model_name : 적절한 이름으로 작명하면 됩니다. mining_function : 정확히.. 더보기 오라클 머신러닝 - SQL*Developer (Data Miner) 에서 클러스터링(Clustering) 실습 예제 2 (적용) 앞에서 오라클에서 제공하는 3가지 클러스터링 알고리즘(Expectation Maximization, K-Means, O-Cluster)을 가지고 학습하는 단계까지 진행했습니다. 참조 ==> >> SQL*Developer (Data Miner) 에서 클러스터링(Clustering) 실습 예제 1 더보기 오라클 머신러닝 - SQL*Developer (Data Miner) 에서 클러스터링(Clustering) 실습 예제 1 지난번에 SQL*Plus 상에서 클러스터링(Clustering) 실습을 해봤습니다. 참조 => >>SQL*Plus 에서 클러스터링(Clustering) 실습>SQL*Developer 에서 데이터마이닝 준비작업>SQL*Developer 에서 테이블 Import/Export 하는 방법 5 로 바꿔보겠습니다. 이렇게 바꾸면 최종 클러스터링을 5개로 만들게 됩니다. 3개 알고리즘 모두 [알고리즘 설정] 탭에서 "클러스터 수" 를 5로 바꿔줍니다. 이제 클러스터링을 실행해 보겠습니다. "클러스터생성" 아이콘에 마우스 오른쪽버튼을 클릭하고 팝업창에서 [실행] 메뉴를 누르면 클러스터링을 바로 실행합니다. 실행이 성공적으로 끝나면, 아래와 같이 각 아이콘 오른쪽위 귀퉁이에 v 자 마크가 나타납니다. 3) 클러스터링 학.. 더보기 오라클 SQL*Developer 에서 머신러닝을 위한 Data Miner 이용하는 방법 (데이터마이닝 준비작업) Oracle 무료 DB관리툴인 SQL Developer 에 Data Miner 라는 것이 있습니다. 여기에서 오라클에서 무료로 제공하는 Machine Learning 기능을 그래픽컬하게 이용할 수 있습니다. SQL Developer 에서 [도구] - [Data Miner] - [표시] 메뉴를 선택합니다. 아래와 같이 왼쪽 "접속" 창 옆에 "Data Miner" 창이 생깁니다. 여기에서 초록색 "+" 버튼을 클릭합니다. Data Miner 에서 사용할 새로운 "접속"(접속할 DB와 계정정보) 을 선택하는 팝업창이 뜹니다. 이미 기존에 만들어둔 접속정보가 있으면 그걸 콤보박스에서 선택하면 되고, 없으면 "+"를 눌러서 새로 만들어줍니다. SQL Developer 에서 새로운 접속정보 만드는 방법은 여길 참.. 더보기 오라클 머신러닝 - SQL*Plus 에서 클러스터링(Clustering) 실습 예제 Oracle DBMS 내부에 Machine Learning 관련 모듈들이 들어있습니다. 그리고 무료로 제공됩니다. 제공되는 머신러닝 알고리즘은 여길 참고하세요. ==> >>오라클 DBMS 내에서 무료로 제공하는 머신러닝 알고리즘>SQL*Developer 에서 테이블 Import/Export 하는 방법 'Model_Cluster_2', mining_function => dbms_data_mining.clustering, data_table_name => 'CUST_SIMP_TABLE', case_id_column_name => 'cust_id', settings_table_name => 'model_cluster_2_settings'); END; / model_name : 적절한 이름으로 작명하면 됩니다... 더보기 오라클 DBMS 내에서 무료로 제공하는 머신러닝 알고리즘 (Machine Learning Algorithm) Oracle DBMS 내에서 머신러닝(Machine Learning)을 할 수 있습니다. DBMS_DATA_MINING 이라는 패키지 형태로 다양한 머신러닝 알고리즘들을 제공하고 있어서 DB 내에서 SQL을 사용해서 쉽게 머신러닝이 가능합니다. 예전에는 OAA(Oracle Advanced Analytics) 라는 옵션으로 판매하던 것인데, 이게 "무료"로 풀렸습니다. Oracle Machine Learning 기능은 Oracle Enterprise Edition 에서만 사용할 수 있습니다. Standard Edition 에서는 사용할 수 없습니다. 오라클에서 제공하는 Machine Learning 알고리즘은 다음과 같습니다. . Apriori (11g 이상) . CUR Matrix Decompositio.. 더보기 이전 1 다음
