AutoML 개념 바로 알기
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AutoML 개념 세부 설명
AutoML 개념에 대해서 알아보아요.
AutoML은 Automated Machine Learning의 줄임말입니다. AutoML은 머신러닝을 위한 모델을 만들 때 자동화된 방식으로 활용할 수 있게 해주는 기술이자 솔루션이에요. AutoML은 자동화 머신러닝이라고도 부릅니다. AutoML은 자동화된 머시러닝이며 인공지능으로 또 다른 인공지능을 만드는 컨셉입니다.
머선러닝은 프로세스가 존재합니다. 머신러닝의 정형되되어 있는 프로세스를 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline)이라고 합니다. 머신러닝 파이프라인에서는 데이터 전처리, 데이터 모델링, 데이터 후처리 단계로 구성되어 있습니다. AutoML은 이러한 머신러닝 프로세스와 머신러닝 파이프라인을 자동화시킵니다. AutoML의 종류에는 OSS(Open Source Software), Cloud Provider Solution, Enterprise Solution이 있습니다.
AutoML을 통해서 머신러닝에 대한 비전문가도 쉽게 머신러닝을 사용할 수 있게 됩니다. AutoML은 쉽게 직관적인 UI형태로 제공되며 파이썬 API 형태로도 제공됩니다. AutoML은 누구나 쉽고 빠르게 머신러닝 프로세스를 만들어서 활용할 수 있다는 장점을 가지고 있는 기술이자 솔루션입니다.
AutoML은 자동화 머신 러닝이라고도 부르며, 머신러닝의 기계 학습 모델을 구축하고 최적화하는 프로세스를 자동화하는 기술입니다. AutoML 기술은 전통적으로 머신러닝에 대한 전문가의 개입을 최소화하고 비전문가도 머신 러닝 모델을 만들고 사용할 수 있도록 해주는 유용한 기술이자 솔루션이 됩니다.
AutoML은 여러 단계로 구성됩니다.
먼저 데이터 전처리 및 특성 엔지니어링 단계에서는 데이터를 정제하고 특성을 추출하거나 변환합니다. 그런 다음 모델 선택 단계에서는 여러 종류의 머신 러닝 알고리즘 중에서 최적의 모델을 선택합니다. 모델을 선택한 후에는 하이퍼파라미터 튜닝 단계에서 최적의 하이퍼파라미터를 찾습니다. 마지막으로 최종 모델을 훈련하고 배포하는 단계에서는 모델을 최종적으로 평가하고 배포합니다.
AutoML은 주어진 문제에 대해 최상의 성능을 발휘하는 모델을 찾기 위해 탐색 공간을 자동으로 탐색하고 최적의 모델을 찾아냅니다. 이는 사용자가 수동으로 수행하는 것보다 효율적이고 신속하게 최적의 솔루션을 찾을 수 있도록 도와줍니다.
AutoML은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다.
예를 들어, 텍스트 분류, 이미지 분류, 객체 감지, 자연어 처리 등 다양한 문제에 대해 AutoML을 적용할 수 있습니다. 이러한 기술은 기업이나 조직이 머신 러닝 모델을 쉽게 구축하고 사용할 수 있도록 돕는 데 중요한 역할을 합니다.
