기업에서 머신러닝을 활용하려면 많은 데이터 처리 및 최적화 작업이 필요합니다. 이때, 머신러닝 모델과 관련된 작업을 수행하기 위해서는 많은 인력이 필요한데, 이는 대부분의 기업에게 어려운 과제입니다. 이에 따라 머신러닝을 위한 자동화된 도구는 AI 분야에서 중요한 구성 요소로 부각되고 있습니다. 특히 AIOps에서 빠르게 성장하고 있는 도구 중 하나는 AutoML 툴킷입니다.
AutoML의 정의
AutoML은 인공지능을 특정 문제에 자동으로 적용하는 엔드투엔드 주기를 자동화하는 방법으로, 데이터 과학자가 일반적으로 담당하는 ML 모델 구축과 관련된 모든 복잡한 작업(데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 사후 처리)을 자동화합니다. AutoML 프레임워크는 이러한 단계 중 일부 또는 전체를 자동으로 완료하여, 데이터 과학 전문 지식이 부족한 사람도 성공적인 ML 모델을 만들 수 있게 해 줍니다.
ML 프로세스를 자동화하는 이러한 기능은 리소스가 제한된 기업들이 AI에 투자하는 데 흥미로운 기회를 제공합니다. ML 파이프라인의 완전한 자동화를 향한 발전은 아직 진행 중이지만, 기업들은 이 분야의 발전을 촉진하기 위한 유망한 도구를 개발하고 있습니다.
AutoML 필요성
현재의 머신러닝 모델 구축 프로세스는 고도로 숙련된 기술 전문가와 긴 개발 주기, 상당한 비용, 그리고 많은 반복을 필요로 합니다. 그럼에도 불구하고 AutoML을 도입해야 하는 이유는 다음과 같습니다.
1. 기술 격차 해소
AI와 ML 분야에서의 기술 전문성 격차는 계속해서 존재합니다. 기업은 모델 구축에 필요한 도메인 지식과 기술을 갖춘 전문가를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. AutoML은 비전문가도 쉽게 머신러닝을 사용할 수 있게 하여 고도로 전문화된 인력을 고용하지 않아도 되게 하며, 이로써 혁신과 머신러닝 도입이 가속화됩니다.
2. 모델 출시 시간 단축
빠르게 변화하는 환경에서 출시 기간 단축은 경쟁 우위를 확보하는 데 매우 중요합니다. 머신러닝 파이프라인을 자동화하면 모델을 구축하는 데 소요되는 시간이 줄어들며, 새로운 기업이 해당 분야에 진입하여 빠르게 성공적인 솔루션을 제공할 수 있게 됩니다.
3. 비용 절감
ML 모델을 처음부터 구축하는 데는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 데이터 과학자나 ML 전문가는 높은 비용을 초래하기도 하죠. 이때, AutoML 도구는 초기 모델 구축에 필요한 기술과 노력에 대한 투자를 줄여 비용을 절감하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
모델 성능 향상
AutoML은 수동으로 수행될 때보다 빠르게 모델과 하이퍼파라미터를 반복하며, 이는 일반적으로 높은 성능의 모델을 선택할 수 있도록 합니다. AutoML은 의사 결정 프로세스의 효율성을 높이고 모델 연구를 가속화합니다. 또한, AutoML은 심층 신경망을 위한 고성능 아키텍처를 자동으로 검색하고 평가하여 ML 솔루션 개발을 가속화하는 등 모델 개선을 위한 기술적 어려움을 극복합니다.
AutoML 접근 방식
레벨 0: 자동화 없음(데이터 과학자가 처음부터 알고리즘을 코딩합니다.)
레벨 1: 높은 수준의 API 사용
레벨 2: 자동 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 선택
레벨 3: 자동 기능 엔지니어링, 기능 선택 및 데이터 증대
레벨 4: 자동 도메인 및 문제별 기능 엔지니어링, 데이터 증대 및 데이터 통합
레벨 5: 완전 자동화 상태(ML 문제를 해결하는 데 입력이나 지침이 필요하지 않습니다.)
현재 시장에서는 레벨 3에 해당하는 솔루션이 주로 나오고 있으며, 일부는 레벨 1과 2 솔루션도 존재합니다. AutoML의 이러한 수준에서 강조되는 몇 가지 접근 방식이 있습니다.
모델 선택 및 조합
AutoML은 동일한 입력 데이터에 대해 훈련된 다양한 알고리즘을 반복하여 가장 성능이 좋은 모델을 선택합니다. 소프트웨어는 더 나은 결과를 얻기 위해 여러 모델을 하나로 결합하는 것을 의미하는 앙상블링을 수행할 수 있으며, 블렌딩 및 스태킹과 같은 기술을 통해 수행되기도 합니다.
하이퍼파라미터 최적화(HPO)
모든 머신러닝 알고리즘에는 매개변수, 즉 모델의 각 변수나 특성에 대한 가중치가 있습니다. 매개변수는 학습 과정에서 파생되는 반면, 하이퍼파라미터는 학습 과정을 제어하는 데 사용되는 조정 가능한 값입니다. 하이퍼파라미터 최적화(HPO)는 모델 성능을 향상하기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 것을 의미합니다. AutoML 도구는 다양한 초매개변수를 자동으로 평가하여 최고 성능의 모델을 생성하는 세트를 식별할 수 있습니다.
기능 엔지니어링
기능 엔지니어링은 AutoML의 모델 선택 및 HPO(하이퍼파라미터 최적화) 보다 상대적으로 덜 일반적이지만, 모델의 예측 성능을 향상하는 핵심 역할로 주목받고 있습니다. 이 과정은 주로 기존 입력에서 새로운 입력 기능(또는 설명 변수)을 도출하는 것으로, 모델이 예측할 때 이해하기 쉽고 관련성이 높은 특징을 강조함으로써 모델 성능에 긍정적인 영향을 미칩니다. 단, 데이터 과학자는 기능을 하나씩 수동으로 추가해야 하는 번거로움이 있습니다. 그러나 AutoML 도구를 활용하면 이러한 프로세스를 자동화하여 효율적으로 수행할 수 있습니다.
이러한 AutoML 도구는 주어진 입력 세트에서 관련성이 높고 의미 있는 특징을 추출하는 데 중점을 두며, 여러 특징 조합을 자동으로 테스트하여 최적의 모델을 찾습니다. 이는 데이터 과학자가 모델의 설명 가능성과 성능을 극대화하기 위해 수동으로 수행해야 했던 일련의 번거로운 작업을 간소화하고 가속화합니다. AutoML 도구를 활용하면 데이터 과학자가 빠르게 다양한 특징을 실험하고 최적의 모델을 발견하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
AutoML의 미래
AI 업계는 완전히 자동화된 솔루션인 레벨 5에 도달하기까지 아직 많은 발전이 필요합니다. 그러나 주요 조직들은 일반적으로 모델 선택 및 HPO(하이퍼파라미터 최적화)에 중점을 둔 하위 레벨에서 AutoML에 투자하고 있습니다. 향후에는 기능 엔지니어링의 발전이 이 분야의 혁신을 이끌 가능성이 높습니다. 자동화 수요의 증가와 툴링의 향상으로 머신러닝 모델의 구축이 더욱 접근 가능하고 리소스 효율적으로 이루어짐에 따라 ML의 채택도가 증가할 것으로 전망됩니다.
AutoML 인사이트
에펜의 데이터 과학자 Shambhavi Srivastava이 전하는 AutoML에 관한 인사이트를 공유하겠습니다. 저희 에펜에서는 팀 단위로 머신러닝 모델 제작이 이루어지며, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, DevOps 동료들과의 협력을 통해 최첨단 모델을 개발하고 프로덕션에 배포합니다. 이러한 프로세스는 아래와 같은 단계로 이뤄집니다.
- 비즈니스 문제 이해
- 데이터 준비
- 모델 구축
- 성과 평가
- 컨테이너화 및 프로덕션 배포
- 클라이언트의 모델 성능 평가
각 단계는 프로젝트의 성공에 중요하며, AutoML은 데이터 과학자들이 성공 가능성을 향상할 수 있는 강력한 도구입니다. AutoML은 워크플로우를 자동화하고 다양한 가설과 모델 속성을 빠르게 테스트함으로써 데이터 과학자의 작업을 향상합니다. 또한, 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 머신러닝 알고리즘을 선택하고 구현하는 번거로움을 줄여줍니다.
모델 선택에서 가장 어려운 부분 중 하나는 미지의 영역에서 최적의 모델을 찾는 것입니다. AutoML은 적은 코드와 수동 하이퍼파라미터 튜닝으로 ML 작업을 간편하게 만드는 데 기여하며, 하이퍼파라미터 검색과 최적의 모델 적합성을 찾는 핵심 혁신을 제공합니다. AutoML의 활용은 머신러닝 모델 생산을 가속화하고 프로젝트 ROI를 향상할 수 있습니다.
에펜의 AutoML
에펜의 데이터 어노테이션 플랫폼은 머신 러닝을 기반으로 데이터 라벨링을 AI 모델과 결합하여 AutoML 프로젝트를 훈련, 테스트 및 조정하는 데 효과적인 도움을 드립니다. 에펜의 데이터 어노테이션 플랫폼이 궁금하시다면 지금 바로 에펜의 데이터 전문가와 상담해 보세요.
