읽는 시간: 4분 | 게시일: 2025년 3월 16일
AutoML AutoML이란?
AutoML(Automatic Machine Learning)은 비전문가를 위해 기계 학습 모델을 단순화합니다. AutoML은 기업 및 개인 용도로 기계 학습 알고리즘을 만들고 배포하는 과정을 자동화합니다. 데이터 준비, 특성 선택, 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정, 모델 평가가 자동화되어 성공적인 AI 모델을 구축하는 데 필요한 시간과 전문성이 줄어듭니다. AutoML 솔루션은 ML에 관한 광범위한 이해가 없는 기업, 연구자, 개발자도 AI에 접근할 수 있도록 하여 AI를 대중화합니다.
- AutoML 프로세스
- AutoML의 이점
- HPE와의 파트너십
AutoML 프로세스
AutoML의 프로세스 분석
문제 정의: 기계 학습을 사용하기 전에 문제를 식별하고 목표를 설정합니다.
- 이슈 정의: 분류, 회귀, 클러스터링 또는 이상 감지와 같은 모델 작업을 선택합니다. 과제를 아는 것은 올바른 ML 전략 선택에 도움이 됩니다.
- 목표 정의: 성공 측정 및 결과를 정의합니다. 정확도, 정밀도, 재현율, RMSE, 비즈니스별 KPI를 예로 들 수 있습니다.
데이터 준비: ML 모델에는 양질의 데이터가 필요합니다. 최상의 성능을 위해 데이터가 수집, 정리, 변환됩니다.
- 데이터 수집: 데이터베이스, API, 로그 및 기타 소스에서 필요한 데이터 세트를 수집합니다. 데이터 품질과 양은 모델의 성능에 영향을 미칩니다.
- 데이터 정리: 중복, 이상치, 누락된 값을 제거하여 데이터 세트의 일관성을 유지합니다. 이 단계에서는 모델이 학습할 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
- 특성 엔지니어링: 주요 변수를 변환, 결합 또는 선택하여 중요한 특성을 생성합니다. 정규화, 범주형 변수 인코딩, 데이터 분석을 통해 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 데이터 분할: 데이터 세트를 교육, 검증, 테스트 세트로 분할합니다. 최적의 모델 교육 및 평가를 위해 80-10-10 또는 70-15-15 분할이 사용됩니다.
모델 선택: 완벽한 성능을 위해 적절한 알고리즘이 필요합니다.
- 검색 공간: 의사결정 트리, 신경망, SVM을 포함할 수 있는 AutoML의 검색 공간을 정의합니다.
- 모델 아키텍처: 딥 러닝 계층, 의사결정 트리 깊이, 신경망 활성화 함수 등의 모델 구조를 결정합니다.
하이퍼파라미터 최적화: 하이퍼파라미터를 최적화하여 모델 성능과 일반화를 높입니다.
- 하이퍼파라미터: 학습률, 레이어 수, 배치 크기, 정규화 매개변수와 같은 모델 교육 하이퍼파라미터를 결정합니다.
- 최적화 전략: 그리드 검색, 무작위 검색, 베이지안 최적화는 최적의 결과를 위해 하이퍼파라미터를 자동으로 최적화합니다.
교육 및 평가: 이를 통해 모델의 정확한 학습 및 평가가 보장됩니다.
- 모델 교육: 교육 데이터 세트를 사용하여 모델에 과거 패턴을 교육시킵니다.
- 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, MAE 또는 RMSE를 사용하여 모델 성능을 평가합니다.
- 교차 검증: k-fold 교차 검증을 사용하여 모델이 새로운 데이터에 효과적으로 일반화되고 과적합되지 않도록 합니다.
모델 선택 및 앙상블: 교육 후 가장 우수한 모델을 선택하고 통합하여 개선된 결과를 얻습니다.
- 최상의 모델 선택: 평가 지표와 검증 결과에서 최상의 모델을 선택합니다.
- 앙상블: 배깅, 부스팅, 스태킹 모델을 사용하여 정확도를 높이고 변동을 최소화합니다. 일반적인 접근 방식으로는 랜덤 포레스트, XGBoost, 믹싱 등이 있습니다.
모델 배포: 가장 적합한 모델을 선택한 후 실제로 배포하고 모니터링합니다.
- 최종 평가: 배포 전에 테스트 데이터 세트를 다시 테스트하여 성능을 검증합니다.
- 배포: 실시간 예측을 위해 모델을 API, 웹 서비스 또는 임베디드 시스템에 배포합니다. 클라우드 플랫폼, 엣지 장치 또는 온프레미스 서버를 사용할 수 있습니다.
- 모니터링: 모델 성능을 모니터링하고, 데이터 드리프트를 발견하고, 정확도 유지를 위해 필요에 따라 모델을 업데이트 또는 재교육합니다.
이렇게 체계적인 AutoML 접근 방식을 통해 최소한의 사용자 개입으로 빠르고 최적화되면서 확장 가능한 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니다.
AutoML의 이점
AutoML의 이점: AutoML의 이점은 데이터 과학 관련 경험이 없는 기업과 사람도 기계 학습을 간단하게 실시할 수 있다는 점입니다.
생산성 및 효율성 향상
- 시장 출시 시간 단축: 기존 ML 모델을 생성하려면 수동 데이터 준비와 하이퍼파라미터 튜닝이 필요하므로 시장 출시 시간이 단축됩니다. AutoML은 이러한 단계를 자동화하여 모델을 더욱 빨리 배포하고 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다.
- 자동화 워크플로: AutoML은 기계 학습 파이프라인을 간소화하여 인간의 상호 작용과 반복적인 활동을 없앱니다. 자동화를 통해 팀은 기술적 세부 사항이 아닌 전략과 혁신에 집중할 수 있어 생산성이 향상됩니다.
비용 절감
- 전문 인력에 대한 수요 감소: 데이터 과학자와 ML 엔지니어를 고용하는 데에는 많은 비용이 듭니다. AutoML을 사용하면 기술에 익숙하지 않아도 쉽게 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
- 리소스 최적화: AutoML은 컴퓨팅 리소스를 최적화하고 특성 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정을 포함한 리소스 집약적 작업을 자동화하여 운영 비용을 절감합니다.
모델 성능 개선
- 고급 알고리즘: AutoML은 신경망, 앙상블 학습, 그래디언트 부스팅을 포함한 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 제공합니다.
- 지속적 최적화: AutoML 프레임워크는 다양한 구성을 검토하고, 최적의 하이퍼파라미터를 선택하고, 새로운 데이터에 대응하여 모델 성능을 개선합니다.
확장성
- 대량의 데이터 처리: AutoML은 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하므로 금융, 의료, 전자상거래 분야의 빅 데이터 애플리케이션에 적합합니다. 특성 선택 및 확장을 자동화하면 대규모 기계 학습 활동을 처리하는 데 도움이 됩니다.
- 확장 가능한 솔루션: AutoML은 기업이 작은 데이터 세트 또는 페타바이트 규모의 데이터를 처리하는지 여부와 무관하게 워크로드 전반에 걸쳐 효율성을 유지하면서 수요에 따라 확장 가능한 인프라를 제공합니다.
의사결정 개선
- 데이터 기반 인사이트: AutoML을 사용하면 조직이 데이터의 패턴과 추세를 찾아 더 효과적인 의사결정을 내릴 수 있으며, 그에 따라 더 정확한 예측과 전략적 계획을 내놓을 수 있습니다.
- 예측 분석: AutoML은 이전 데이터를 사용하여 시장 동향, 소비자 행동, 운영 위험을 예측하여 사전에 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
경쟁 우위
- 혁신: AutoML은 AI 기반 솔루션에 대한 접근성을 높이므로 모든 규모의 기업이 자사 제품에 기계 학습을 통합할 수 있습니다. 이를 통해 기술의 발전이 가속화되고 시장 경쟁이 활성화됩니다.
- 개인화: AutoML은 개인화된 제안, 마케팅 전략, 고객 중심 솔루션을 만들어 사용자 참여도와 만족도를 높일 수 있습니다.
위험 관리
- 사기 감지 개선: AutoML 기반 모델은 금융 거래, 사이버 보안, 전자상거래의 불규칙성과 사기를 신속하게 식별하여 위험을 낮추고 보안을 강화할 수 있습니다.
- 운영 효율성: AutoML은 데이터 분석과 이상 감지를 자동화하여 인적 실수와 운영 비효율성을 줄이고, 회사가 위험을 발견하고 관리하는 데 도움을 줍니다.
유연한 맞춤형 옵션
- 맞춤형 모델: AutoML을 사용하면 고객은 해당 분야에 맞는 모델을 만들 수 있어 조직은 사용 사례에 가장 관련성이 높고 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 적응성: AutoML은 새로운 데이터를 수신하면 모델을 변경하여 상황 변화 속에서도 예측의 정확성을 유지합니다. 이러한 다재다능함은 변화가 큰 은행업, 의료, 소매업 분야에 유용합니다.
AutoML은 기계 학습의 접근성, 속도, 효율성을 개선하므로 AI를 활용해 본 적 없지만 이제 시도하려는 기업에 유용한 수단이 됩니다.
HPE와의 파트너십
HPE는 혁신을 가속화하고, 운영을 개선하고, 경쟁 우위를 확보하기 위해 최첨단 AI 및 AutoML 솔루션을 제공합니다. HPE 파트너는 자동화, 뛰어난 분석, 확장 가능한 인프라를 통해 기업이 AI를 통해 성공할 수 있도록 지원합니다.
HPE와의 파트너십: HPE 제품 및 서비스를 통해 AutoML 활용
- HPE AI Services: HPE AI Services는 조직이 엔드 투 엔드 컨설팅, 모델 생성 및 배포에 AI를 통합할 수 있도록 지원합니다. HPE는 관리형 AI 서비스, 엣지 AI, 자동화된 ML 파이프라인을 통해 AI 도입을 가속화하고 성능과 효율성을 최적화합니다.
- HPE AI 솔루션: HPE Ezmeral AI & Data Platform은 AI/ML 워크플로를 간소화하고, HPE GreenLake for AI는 유연한 클라우드 기반 AI 인프라입니다. HPE Apollo 및 Cray 시스템은 대규모 AutoML 교육 및 배포를 지원합니다.
- NVIDIA와 HPE: NVIDIA와의 협력 계약을 통해 HPE는 AutoML 생산성을 높이는 GPU 가속 AI 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. HPE는 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어와 GPU 인프라를 통해 AI 모델 교육, 최적화 및 배포 속도를 높입니다. NVIDIA와의 협력을 활용하는 HPE의 엣지 AI 솔루션은 산업 및 IoT 분야의 실시간 AI 컴퓨팅을 지원합니다.
