RevoScaleR
RevoScaleR| 원저작자 | 마이크로소프트 |
|---|---|
| 초기 릴리즈 | 전( |
| 기입처 | 파이썬 |
| 플랫폼 | Windows, Linux |
| 이용가능기간: | R |
| 웹 사이트 | docs |
RevoScaleR은 Microsoft가 작성한 R의 머신 러닝 패키지입니다.Microsoft SQL Server 2016에서 Machine Learning Server, Microsoft R Client 및 Machine Learning Services의 일부로 사용할 수 있습니다.
패키지에는 데이터를 [1]검사하고 시각화하기 위한 요약 함수 외에 선형 모델, 로지스틱 회귀 분석, 랜덤 포레스트, 의사결정 트리 및 부스트된 의사결정 트리를 만드는 함수 및 K-평균이 포함되어 있습니다.
여기에는 revoscalepy라는 Python 패키지가 있습니다.또 다른 밀접하게 관련된 패키지는 MicrosoftML로 RevoScaleR에는 없는 신경 네트워크 및 SVM과 같은 머신 러닝 알고리즘이 포함되어 있습니다.
2021년 6월, Microsoft는 RevoScaleR 및 Revoscalepy 패키지를 오픈 소스로 발표해, MIT [2]라이센스에 근거해 자유롭게 이용할 수 있게 되었습니다.
개념
많은 R 패키지는 기계의 메모리에 들어갈 수 있는 데이터를 분석하도록 설계되어 있으며 일반적으로 병렬 처리를 사용하지 않습니다.RevoScaleR은 이러한 제한에 대처하기 위해 설계되었습니다.RevoScaleR의 함수는 메모리에 맞지 않을 수 있는 대량의 데이터를 처리하고 병렬 리소스를 활용하여 분석 속도를 높이기 위해 사용자가 지정할 수 있는 세 가지 주요 추상화 개념을 지향합니다.
콘텍스트 계산
계산 컨텍스트는 데이터에 대한 계산이 발생하는 위치를 나타냅니다.(클라이언트 머신상의) 「로컬」또는 「리모트」(SQL 서버나 스파크등의 데이터 플랫폼상의)를 지정할 수 있습니다.계산을 리모트 서버에 푸시하면 리모트 머신이 가지고 있는 대량의 계산 자원을 이용할 수 있습니다.분석 대상 데이터가 같은 머신에 존재하는 경우 리모트 컴퓨팅 컨텍스트를 사용하면 네트워크를 통해 클라이언트 [3]머신으로 데이터를 가져올 필요도 없어집니다.
데이터 원본
데이터 소스는 데이터의 출처를 정의합니다.RevoScaleR에는 텍스트 데이터, Xdf 데이터, SQL 내 데이터, 스파크 데이터 프레임 등 다양한 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.사용자는 데이터를 데이터 소스 개체로 정리하여 다른 컴퓨팅 컨텍스트에서 분석을 실행하는 데 사용할 수 있습니다.다른 컴퓨팅 컨텍스트에서 다른 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.예를 들어 컴퓨팅 컨텍스트가 SQL Server로 설정되어 있는 경우 사용할 수 있는 데이터 원본은 SQL 내 데이터 원본뿐입니다.
분석
RevoScaleR의 분석 함수는 데이터 소스 객체, 계산 컨텍스트 및 특정 모델을 구축하는 데 필요한 기타 매개 변수(예: 로지스틱 회귀 공식 또는 의사 결정 트리의 트리 수)를 사용합니다.이러한 파라미터 외에 각 프로세스의 데이터 청크의 크기나 모델을 빌드하는 프로세스의 수 등 병렬화 수준을 지정할 수도 있습니다.그러나 병렬은 비익스프레스 에디션에서만 사용할 수 있습니다.
제한 사항
이 패키지는 대부분 SQL 서버 또는 기타 원격 시스템에서 사용하도록 되어 있습니다.대규모 데이터 세트를 처리하는 데 사용되는 추상화를 최대한 활용하려면 원격 서버와 패키지의 비Express 무료 버전이 필요합니다.대부분의 오픈소스 R 패키지와 마찬가지로 install.packages("RevoScaleR")를 실행하는 방법으로는 쉽게 설치할 수 없습니다.데이터 과학용 R 배포판인 Microsoft R Client 또는 Microsoft Machine Learning Server(SQL 서버가 연결되지 않은 독립 실행형) 또는 Microsoft Machine Learning Services(SQL 서버 서비스)를 통해서만 사용할 수 있습니다.그러나 Express 패키지 무료 버전에서는 분석 기능을 사용할 수 있습니다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ "RevoScaleR package". Microsoft Corporation. Retrieved 2018-04-12.
- ^ Azure SQL 및 SQL Server에서 R의 미래를 내다보다 - Microsoft SQL Server 블로그
- ^ "Compute context for script execution in Machine Learning Server". Microsoft Corporation. Retrieved 2018-04-12.
