오렌지3로 AI를 구현해 봅시다!

인공지능을 코드나 복잡한 수식 없이도 데이터와 아이디어, 약간의 알고리즘 지식만 있으면 구현해 볼 수 있는 방법이 있다면 믿으시겠습니까?

바로 오렌지3라는 멋진 소프트웨어를 소개합니다.

Orange3은 코드와 수학 없이도 데이터 과학, 통계, 머신러닝을 다룰 수 있도록 돕는 도구입니다. 드레그 앤 드롭방식을 활용하여 사용이 간단하여 직관적으로 머신러닝을 배울 수 있습니다. 나, 가정, 학교, 지역사회 등이 직면한 문제를 해결할 수 있는 간단한 머신러닝 예측 모델을 만들어 보겠습니다!

 

■ 실습 링크

- https://orange.biolab.si/

 

■ 실습 도전해 보기! 

통계 데이터를 이용해서 간단한 냉면 판매 예측 머신러닝 시스템을 개발합니다. 

 

[서비스 설치]

① 실습 사이트에 접속합니다. https://orange.biolab.si/

 

② Download 메뉴로 들어가서 사용 중인 운영체제를 확인하고 Orange3를 다운로드 받습니다.

 

③ 본인의 운영체제에서 Orange3를 실행합니다. 

 

[실습 방법]

① 날짜, 온도 등 다양한 변수에 따른 냉면 판매량을 조사하여 엑셀표에 입력해 둡니다. 

 

② Orange3을 실행하고 좌측 ‘파일’ 아이콘 오른쪽 보드에 드래그 앤 드롭으로 가져다 놓습니다. ‘파일’ 아이콘을 클릭하여 미리 작성해 놓은 냉면 판매량 조사 파일을 업로드 합니다.

 

③ ‘파일’ 아이콘을 클릭하여 ‘Box Plot’ 기능을 실행합니다. 업로드한 데이터의 최소값, 최대값, 중간값, 평균값 등을 한눈에 확인할 수 있습니다.

 

④ ‘파일’ 아이콘을 클릭하여 ‘Scatter Plot’ 기능을 실행합니다. Scatter Plot은 직교 좌표계를 이용해 두 개 변수 간의 관계를 나타내는 방법으로, 각각이 점들이 선을 그릴 수 있을 정도로 잘 배치되어 있으면 서로 상관이 있는 변수입니다. 업로드한 데이터의 변수들을 바꿔 넣어가며 서로 상관 있는 변수를 찾아봅니다.

 

⑤ 변수로 x축에 ‘온도’, y축에 ‘판매량’을 넣을 때 가장 안정적인 모델이 나옴을 확인할 수 있습니다. 이로써 냉면 판매량에 영향을 미치는 변수는 온도임을 알 수 있습니다.

선한인공지능연구소에서는 최근에 한국교원대학교의 요청을 받아서 오렌지3 활용 AI역량강화워크숍 실습을 진행했습니다.

현직 교원과 대학원, 학부생들 모두 적극적으로 참여해주셔서 보람있는 교육이었습니다.

관련 동영상을 공유합니다.

 

https://youtu.be/0dU1XmQB6Tk