머신러닝 모델

머신러닝을 활용하면 회귀분석, 분류, 군집화, 이상탐지, 시계열 예측 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 로그프레소 소나에서 분류 예측이나 이상탐지는 사전에 머신러닝 모델을 생성해두고 실시간 탐지나 배치 탐지에 적용할 수 있으며, 모델이 생성되지 않는 알고리즘은 쿼리를 통해 호출할 수 있습니다. 머신러닝 모델은 관리자만 생성하거나 삭제할 수 있으며, 일반 계정은 조회만 가능합니다.

머신러닝 모델을 만들고 활용하는 전체 단계는 다음과 같습니다:

머신러닝 모델링 절차

데이터 수집, 정제 단계는 학습 데이터셋에서 설정합니다. 탐색적 데이터 분석 단계에서는 피벗 인터페이스를 이용하여 데이터의 통계적 분포나 연관 관계를 파악하고, 시각화 분석을 수행합니다. 이후 쿼리를 사용해서 피처를 추출하고 모델을 생성한 후 모델의 성능을 확인하는 단계를 반복하게 됩니다. 검증 데이터 집합을 대상으로 만족스러운 결과가 나온다면, 탐지 정책이나 분석 및 리포팅에 모델을 적용하여 배포합니다.

머신러닝 모델 목록은 모델의 유형과 모델 상태를 표시합니다. 모델링이 실행 중인 상태이면, 현재 진행율을 확인할 수 있습니다.

머신러닝 모델 목록