AutoML과 자동화된 머신러닝 개념에 대해 알아봅시다.
AutoML과 자동화 머신러닝 개념의 의미를 이해합니다.
AutoML의 뜻(Automated Machine Learning)은 기계 학습 이는 모델 학습 및 배포 프로세스를 자동화하는 기술을 의미합니다. 이는 기계 학습 프로세스의 세 단계인 데이터 사전 처리, 모델링 및 사후 처리를 자동화합니다. AutoML(자동화된 기계 학습)은 “자동화된 기계 학습”이라고 합니다. AutoML(Automated Machine Learning)은 설계와 시공의 자동화를 의미하는 기계학습 자동화 솔루션입니다. 머신러닝을 위해서는 데이터를 수집하고 처리하고, 모델을 생성하고 운영하는 작업이 필요하며, 이러한 작업 중 일부를 자동화하면 누구나 쉽게 머신러닝 기술을 사용할 수 있습니다.
AutoML 의미 및 자동화된 머신러닝 개념 설명
AutoML(자동화된 기계 학습)은 기계 학습을 위한 모델 구축을 자동화할 수 있는 기술 및 솔루션을 의미합니다. AutoML(자동화된 기계 학습)은 자동화된 기계 학습입니다. 일체 포함또 다른 인공지능을 만들어 내는 기술이다. 여기서 머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘이다. AutoML(자동화된 기계학습)은 기계학습을 쉽고 빠르게 도입할 수 있는 솔루션입니다. AutoML은 라벨링된 학습 데이터가 입력되면 최적화된 모델을 출력하는 구조입니다. AutoML을 도입하면 수학이나 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 누구나 쉽게 머신러닝을 사용할 수 있습니다. 자동화된 기계 학습은 기계 학습 프로세스의 데이터 전처리, 모델링 및 후처리 단계를 자동화하는 원리입니다.[머신러닝의 3단계]
데이터 전처리 단계에서는 데이터를 수집하고, 데이터를 정리하고, 누락된 데이터 값을 처리하고, 분포 변환을 통해 학습 데이터를 준비합니다. 데이터 모델링 단계에서는 준비된 데이터를 기반으로 변수 선정 및 알고리즘 선정을 수행하고, 알고리즘별 하이퍼파라미터 튜닝을 수행합니다. 작업이 진행됩니다. 그리고, 가정된 최적화 결과값을 계산하여 도출한다. 데이터 후처리 단계에서는 모델을 평가하고, 결과를 해석하고, 모델을 배포하는 과정을 거친다. 머신러닝에는 기본적으로 입력값과 출력값이 필요합니다. 입력값은 빅 데이터데이터는 가공되어 기계 학습 알고리즘을 거쳐 최종적으로 예측 결과를 출력 값으로 반환합니다. 이러한 머신러닝 프로세스는 일정한 형태를 갖고 있기 때문에 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 빅데이터 입력, 데이터 전처리, 변수 생성, 머신러닝 알고리즘 수행을 거쳐 성능 평가 및 알고리즘 결과를 해석, 분석합니다. 업무나 서비스에 사용되는 구조입니다. AutoML은 머신러닝 전문가가 아니더라도 간단하고 효율적으로 머신러닝을 수행할 수 있는 자동화된 머신러닝 솔루션입니다. AutoML은 기계학습 과정을 일괄적으로 자동화해 기계학습 전체를 수행하는 데 필요한 인간의 노력을 줄이거나 없애는 것을 목표로 하는 기술이다. AutoML은 기존 기계 학습 전문가가 수행하는 표준화된 프로세스를 자동화합니다. 업무 효율성을 높이고, 머신러닝 전문가가 아닌 사람도 쉽고 빠르게 머신러닝 모델을 만들 수 있도록 해줍니다. 이러한 서비스는 일반적으로 직관적인 인터페이스를 통해 제공됩니다. AutoML에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. AutoML의 세 가지 유형은 OSS, 클라우드 제공업체 솔루션, 엔터프라이즈 솔루션입니다.[AutoML의 3가지 종류]
OSS(오픈 소스 소프트웨어)는 오픈 소스 라이브러리 형태로 제공되는 AutoML 기능입니다. 대표적인 예로 Python의 Scikit-Learn을 기반으로 한 Auto-sklearn이 있습니다. OSS 방식은 기존 소스코드에서 AutoML 라이브러리를 호출해 사용할 수 있으며, 커스터마이징이 가능하다는 장점이 있다. 그 강점은 전처리 방법을 자동화하고 적용하는 데 있습니다. Cloud Provider Solution은 클라우드(Cloud Computing) 환경에서 사용할 수 있는 AutoML 솔루션입니다. 클라우드 공급자 솔루션의 대표적인 예는 다음과 같습니다. GoogleGoogle Cloud AutoML 및 아마존Amazon Sagemaker 자동 조종 장치 및 마이크로소프트Microsoft Azure AutoML이 있습니다. UI(User Interface) 방식과 Python 방식이므로 별도의 코드를 작성할 필요가 없습니다. API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 엔터프라이즈 솔루션은 AutoML 서비스를 제공하기 위해 만들어진 전문 AutoML 플랫폼입니다. 엔터프라이즈 솔루션의 대표적인 예로는 데이터로봇(DataRobot), H2O 등이 있습니다. Enterprise Solutions는 AutoML에 특화된 다양한 기능과 프로세스로 구성되어 있으며, 쉽게 커스터마이징이 가능하도록 구현된 솔루션입니다. AutoML(자동화된 기계 학습)을 사용하면 기계 학습 프로세스와 관련된 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다. 이를 달성하는데 도움을 주고, 모델 개발 과정을 효율적으로 진행할 수 있게 해주는 솔루션입니다. 하이퍼파라미터 튜닝 기능을 제공하고 각 알고리즘에 하이퍼파라미터 사용을 허용합니다. 하지만 데이터 전처리 단계는 컴퓨터가 단독으로 수행할 수 있는 단계가 아니며, 사람의 개입이 필요한 부분도 있습니다. 기계 학습의 표준화된 프로세스를 기계 학습 파이프라인이라고 합니다. Learning Pipeline)은 학습 데이터를 수집하는 영역, 데이터를 정제하고 제거하는 영역, 어떤 변수를 선택하고 어떻게 변환할지 선택하는 영역, Overfitting을 고려하여 표현력을 높이기 위해 알고리즘의 용량을 조정하는 영역, 모델 구조. 모델 코드를 디버깅하고 수정할 수 있는 영역이 있으며, 이를 위해서는 수학적 지식과 기계 학습 전문 지식이 필요합니다. 하지만 AutoML을 통해 머신러닝 파이프라인을 자동화하고 최적화하는 솔루션으로 제공됩니다. 특히, 학습 데이터를 자동으로 설계하는 영역, 피쳐 엔지니어링을 자동화하는 영역, 머신러닝 알고리즘을 자동으로 설계하는 영역이 있습니다. AutoML과 관련된 개념에는 교차 검증과 다중 클라우드가 포함됩니다. 교차 검증은 과학입니다. 이를 방지하기 위해 데이터를 여러 개로 나누어 그 중 하나는 테스트 데이터로, 나머지는 학습 데이터로 사용합니다. 학습 과정에서 테스트 데이터를 변경하여 검증하는 방식이다. 멀티 클라우드는 여러 운영자의 클라우드입니다. 서비스를 결합하여 최적의 환경을 만들어주는 운영 클라우드를 말합니다. AutoML에서는 클라우드 제공자에 따라 서비스에 상당한 차이가 있을 수 있기 때문에 결과를 자주 비교합니다.