AutoML
기술노트
🤖 AutoML
AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발의 전체 파이프라인, 즉 데이터 전처리부터 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포에 이르는 과정을 자동화하는 기술 또는 플랫폼을 의미합니다. 이를 통해 머신러닝 전문가가 아닌 사람도 쉽게 머신러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
🤔 AutoML은 왜 필요한가?
전통적인 머신러닝 모델 개발은 많은 시간과 노력을 요구하는 복잡한 과정입니다.
- 데이터 과학자는 수많은 모델과 하이퍼파라미터 조합을 수동으로 테스트하며 최적의 모델을 찾아야 합니다.
- 이 과정은 많은 전문 지식과 경험을 필요로 하며, 반복적이고 지루한 작업이 많습니다.
AutoML은 이러한 과정을 자동화하여, 데이터 과학자가 더 중요한 문제 정의나 결과 분석에 집중할 수 있도록 하고, 머신러닝 도입의 장벽을 낮춰줍니다.
⚙️ AutoML의 주요 기능
- 자동 데이터 전처리 : 결측치 처리, 이상치 탐지, 특징 공학(Feature Engineering) 등을 자동으로 수행합니다.
- 자동 모델 선택 : 데이터와 문제 유형에 맞는 최적의 머신러닝 알고리즘을 자동으로 탐색하고 추천합니다.
- 자동 하이퍼파라미터 최적화 (HPO) : 모델의 성능을 결정하는 하이퍼파라미터의 최적 조합을 그리드 탐색, 베이지안 최적화 등의 기법을 통해 자동으로 찾아냅니다.
- 자동 모델 평가 및 배포 : 여러 모델의 성능을 비교하여 순위를 매기고, 선택된 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원합니다.
💡 기술사 핵심 Point
- AutoML은 머신러닝의 민주화를 목표로 합니다. 전문가가 아니더라도 현업 실무자가 직접 데이터를 활용하여 예측 모델을 만들 수 있게 됩니다.
- AutoML이 데이터 과학자를 대체하는 것이 아니라, 데이터 과학자의 생산성을 극대화하는 보조 도구로서의 역할이 더 큽니다. 과학자는 AutoML이 찾아준 좋은 모델을 기반으로, 더 깊이 있는 분석과 미세 조정을 수행할 수 있습니다.
- 대표적인 AutoML 플랫폼으로는 구글의 'Vertex AI AutoML', 아마존의 'SageMaker Autopilot', 마이크로소프트의 'Azure Automated ML' 등이 있으며, 오픈소스 라이브러리로는 `Auto-sklearn`, `TPOT` 등이 있습니다.
- AutoML은 만능이 아니며, 해결하려는 문제에 대한 깊은 이해(도메인 지식)와 결과에 대한 비판적인 분석 능력은 여전히 사람의 몫으로 남아있습니다.
