머신러닝(ML)은 시스템이 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 규칙 기반 프로그래밍에 의존하는 대신, ML 알고리즘은 데이터의 패턴을 감지하고 데이터 기반 예측 또는 결정을 내립니다. ML은 대규모 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 예측 또는 결정을 정확하게 내릴 수 있기 때문에 다양한 산업에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
머신러닝 파이프라인은 MLOps의 중요한 일부가 되었습니다. 기업은 잘 정의된 머신러닝 파이프라인을 따라 시장 출시 시간을 단축하고 AI 솔루션의 안정성과 확장성을 보장할 수 있습니다.
이 문서에서는 ML 파이프라인의 정의, 핵심 구성 요소, ML 파이프라인 구축 방법, ML 파이프라인 문제 및 모범 사례를 살펴봅니다.
ML 파이프라인이란?
ML 파이프라인은 원시 데이터를 훈련되고 배포 가능한 ML 모델로 변환하는 상호 연결된 일련의 단계입니다. 파이프라인의 각 단계는 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 교육, 평가, 배포 및 유지보수와 같은 특정 작업을 수행합니다. 한 단계의 결과물은 머신러닝 모델의 개발 및 배포를 위한 간소화된 워크플로우를 만드는 다음 단계에 대한 입력의 역할을 합니다.
머신러닝 파이프라인의 목적은 효율성, 재현성 및 확장성을 개선하기 위해 ML 워크플로우를 자동화하고 표준화하는 것입니다.
머신러닝 파이프라인의 구성 요소
머신러닝 파이프라인의 핵심 구성 요소는 다양한 단계를 포함하며, 각 단계는 원시 데이터를 훈련되고 배포 가능한 머신러닝 모델로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다.
이러한 구성 요소는 다음과 같습니다.
1. 데이터 수집
데이터 수집에는 데이터베이스, 파일, API 또는 스트리밍 플랫폼과 같은 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 정확한 ML 모델을 트레이닝하기 위해서는 고품질의 관련 데이터가 필수적입니다. 데이터 수집은 파이프라인이 분석 및 모델 개발에 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
2. 데이터 전처리
데이터 사전 처리는 분석 및 모델링에 적합하도록 원시 데이터의 정리, 변환 및 정규화와 같은 작업을 포함합니다. 전처리는 결측치, 이상치 및 데이터의 불일치와 같은 문제를 해결하는 데 도움이 되며, 이는 처리하지 않을 경우 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 데이터가 후속 단계에서 일관되고 사용 가능한 형식으로 유지되도록 합니다.
3. 기능 엔지니어링
피처 엔지니어링은 ML 모델 트레이닝에 유용한 사전 처리된 데이터에서 관련 피처를 선택, 추출 또는 생성하는 것을 포함합니다. 잘 설계된 기능은 데이터의 중요한 패턴과 관계를 포착하여 보다 정확하고 견고한 모델을 제공합니다. 피처 엔지니어링은 모델의 예측 능력과 일반화 능력을 극대화하는 데 매우 중요합니다.
4. 모델 교육
모델 트레이닝에는 적절한 ML 알고리즘을 선택하고, 준비된 데이터 세트에 맞추고, 예측 오류를 최소화하기 위해 매개변수를 최적화하는 것이 포함됩니다. 레이블이 지정된 데이터에 대한 모델을 트레이닝하면 패턴과 관계를 학습하여 보이지 않는 데이터에 대한 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 알고리즘과 트레이닝 프로세스의 선택은 모델의 성능과 현재 작업에 대한 적합성에 상당한 영향을 미칩니다.
5. 모델 평가
모델 평가는 정확도, 정밀도, 리콜, F1 점수 또는 곡선하 면적(AUC)과 같은 지표를 사용하여 훈련된 모델의 성능을 평가합니다. 이 평가는 모델이 보이지 않는 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지를 측정하고 과장 또는 과소장과 같은 잠재적 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다. 모델의 강점과 약점에 대한 인사이트를 제공하여 반복과 개선을 더욱 안내합니다.
이러한 각 구성 요소는 머신러닝 파이프라인에서 중요한 역할을 하며, 종합적으로 정확하고 신뢰할 수 있는 ML 모델 개발에 기여합니다. 파이프라인은 데이터 관련 문제를 체계적으로 해결하고, 기능 표현을 최적화하며, 적절한 알고리즘을 선택함으로써 조직이 데이터에서 귀중한 인사이트를 추출하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
머신러닝 파이프라인 구축 방법
머신러닝 파이프라인 구축에는 몇 가지 단계가 있습니다.
1. 데이터 수집
첫째, 문제 도메인과 목표에 따라 관련 데이터 소스를 파악한 다음 데이터베이스, API, 파일 또는 기타 소스에서 데이터를 수집해야 합니다. 마지막으로, 완전성, 일관성 및 정확성을 확인하여 데이터 품질을 보장해야 합니다.
2. 데이터 정리
데이터를 정리하는 첫 번째 단계는 평균, 중앙값 또는 모드 대치와 같은 기법을 사용하여 결측값을 대치하거나, 적절한 경우 결측값이 있는 행 또는 열을 삭제하는 것입니다. 다음으로, 트리밍, 윈저화 또는 이상치 교체와 같은 방법을 사용하여 이상치를 감지 및 처리하고, 평균 0과 표준 편차 1을 갖도록 수치적 특징을 표준화하거나 특정 범위로 확장합니다. 그런 다음, 단거리 인코딩 또는 레이블 인코딩과 같은 기법을 사용하여 범주형 변수를 숫자 표시로 변환하고 로그 변환, Box-Cox 변환 또는 기능 확장과 같은 변환을 적용하여 데이터 분산 및 모델 성능을 개선합니다.
3. 기능 설계
첫째, 도메인 지식 또는 기능 중요성 분석을 기반으로 대상 변수를 예측하는 데 도움이 될 수 있는 기능을 식별해야 합니다. 그런 다음 기존 기능을 결합하거나 수학적 작업을 수행하거나 텍스트 또는 기타 비정형 데이터에서 정보를 추출하여 새로운 기능을 생성하세요. 마지막으로, 특정 기능이 모델 트레이닝 프로세스를 지배하는 것을 방지하기 위해 숫자 기능을 공통 스케일로 확장합니다.
4. 모델 선택 및 트레이닝
문제의 특성(분류, 회귀, 클러스터링)에 따라 머신러닝 알고리즘(예: 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포리스트, 지원 벡터 머신)을 선택한 다음, 데이터 세트를 트레이닝 및 검증 세트로 나누어(예: 분류 작업에 층화 샘플링 사용) 모델 성능을 평가합니다. 마지막으로, 적절한 훈련 기술(예: 신경망의 경우 경사 하강, 의사결정 트리의 경우 트리 기반 알고리즘)을 사용하여 선택된 알고리즘을 훈련 데이터에 맞춥니다.
5. 하이퍼파라미터 조정
모델의 동작을 제어하는 선택된 알고리즘의 하이퍼파라미터를 식별합니다(예: 학습 속도, 규칙화 강도, 트리 깊이). 그리드 검색, 임의 검색 또는 베이즈 최적화와 같은 기법을 사용하여 검증 세트에서 모델 성능을 극대화하는 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾습니다. 그런 다음, 만족스러운 결과를 얻을 때까지 검증 성능에 따라 모델 하이퍼파라미터를 반복적으로 미세 조정합니다.
6. 모델 평가
적절한 평가 지표(예: 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score, ROC-AUC)를 사용하여 검증 세트에서 훈련된 모델의 성능을 평가한 다음, 다른 모델의 성능을 비교하여 배치를 위한 최상의 성능을 제공하는 모델을 선택합니다.
