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머신러닝 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. 기업은 잘 정의된 머신러닝 파이프라인을 따라 시장 출시 시간을 단축하고 AI 솔루션의 안정성과 확장성을 보장할 수 있습니다. 머신러닝 기술을 활용함에 있어서 초기 기획부터 데이터 수집 가공 분석과 사후관리까지 일련의 전체 과정을 체계적으로 관리할 수 있습니다.
머신러닝 파이프라인 구축에는 여러 단계가 체계적으로 구성되어야 합니다.
▲ 데이터 수집 및 준비: 문제 도메인과 목표에 따라 관련 데이터 소스를 파악한 다음 데이터베이스 API 파일 또는 기타 소스에서 데이터를 수집해야 하며 완전성 일관성 및 정확성을 확인하여 데이터 품질을 보장해야 합니다.
▲ 데이터 전처리 및 검증: 평균 중앙값 또는 모드 대치와 같은 기법을 사용하여 결측값을 대치하고 트리밍 또는 이상치 교체와 같은 방법을 사용하여 이상치를 감지 및 처리하며 평균과 표준 편차를 갖도록 수치적 특징을 표준화하거나 특정 범위로 확장합니다.
▲ 모델 학습 및 평가: 머신러닝 딥러닝 모델을 구축하고 훈련을 진행하며 성능 평가 지표에 따라 모델을 분석하고 하이퍼파라미터를 조정하여 모델을 개선합니다.
자동화된 머신러닝 파이프라인의 구현이 데이터 과학팀에 미치는 주요 영향은 상당합니다. TensorFlow Extended와 쿠브플로와 같은 자동화 도구가 점차 개발되어 머신러닝 파이프라인의 과제를 해결했으며 더 많은 조직에서 이런 도구를 사용하여 머신러닝 모델 구축 및 학습에 관련된 대부분의 단계를 자동화하는 머신러닝 파이프라인을 만들기 시작했습니다. 자동화의 이점은 시간과 비용을 절약할 수 있으며 더 우수하고 더 안정적이고 안전한 모델을 제작하고 데이터를 복사하거나 학습 곡선을 보는 일보다 더 유용한 작업을 수행할 때 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다. 표준화된 머신러닝 파이프라인은 데이터 과학팀의 경험을 개선하며 표준화된 설정 덕분에 업무 적응이 빨라지고 팀 간 이동 시에도 동일한 개발 환경에서 일을 이어갈 수 있습니다.
파이프라인을 구축하는 방법은 시작점에 따라 여러 가지가 있습니다. 파이프라인을 새로 사용하는 경우 먼저 기존 코드를 단계로 분할하고 입력을 매개 변수화하고 모든 항목을 파이프라인으로 래핑합니다. 크기를 조정하려면 일반적인 문제에 대해 파이프라인 템플릿을 사용하며 팀은 템플릿을 포크하고 할당된 단계에서 작업하며 필요에 따라 해당 부분만 업데이트합니다. 재사용 가능한 파이프라인 및 구성 요소를 사용하면 팀은 기존 부분을 복제하거나 결합하여 새 워크플로를 빠르게 만들 수 있습니다. 파이프라인을 만들기 위해서는 컴포넌트와 방향성 비순환 그래프가 필요하며 컴포넌트란 하나의 처리를 의미하고 각 처리의 결과물이 다음으로 이동하기 위한 단계가 있습니다.
머신러닝 파이프라인의 핵심 구성 요소는 다양한 단계를 포함합니다.
▲ 데이터 관리 시스템: 데이터를 효율적으로 버전화하고 새로운 모델 학습 실행을 시작하며 새로운 데이터의 유효성을 확인하고 데이터 드리프트를 확인하는 기능이 필요합니다.
▲ 모델 학습 및 검증: 모델 학습 단계는 파이프라인의 핵심이며 데이터는 수집과 버전관리 후 새 데이터의 통계가 예상대로인지 검증을 거쳐 전처리를 수행한 다음 가공된 데이터를 학습시킵니다.
▲ 배포 및 모니터링: 사용자에게 피드백을 받아 모델을 업데이트하는 과정과 모델의 온라인 성능을 모니터링하여 값이 기대치를 벗어나면 알림을 전송하거나 롤백하는 기능이 포함됩니다.
머신러닝 파이프라인은 MLOps의 중요한 일부가 되었습니다. MLOps는 모델 빌드 및 배포를 자동화하며 파이프라인은 팀이 독립적으로 작업할 수 있도록 각 단계를 특정 작업에 매핑하여 이 프로세스를 간소화합니다. 예를 들어 프로젝트에는 데이터 수집 준비 교육 평가 및 배포가 포함될 수 있으며 데이터 엔지니어 과학자 및 ML 엔지니어는 각각 자신의 단계를 소유합니다. 단계는 구성 요소로 빌드된 다음 단일 워크플로에 통합하는 것이 가장 좋으며 파이프라인은 데브옵스 사례에 따라 버전 관리 자동화 및 표준화할 수 있습니다. 또한 파이프라인은 효율성을 향상시키고 비용을 절감하며 변경되지 않은 단계의 출력을 다시 사용하고 작업에 가장 적합한 컴퓨팅 리소스에서 각 단계를 실행할 수 있습니다.
효과적인 머신러닝 파이프라인 구축을 위해 몇 가지 중요한 고려사항이 있습니다.
▲ 데이터 품질 관리: 부정확하거나 불완전하거나 일관성 없는 데이터는 모델 성능과 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 전처리 중에 강력한 데이터 검증 및 정리 절차를 구현해야 합니다.
▲ 기능 엔지니어링 최적화: 원시 데이터에서 관련 기능을 선택하고 엔지니어링하는 것은 특히 복잡한 데이터 세트에서 어려울 수 있으므로 체계적인 접근이 필요합니다.
▲ 모니터링 및 유지보수: 데이터 품질 모니터링 메커니즘을 구축하여 문제를 사전에 감지하고 해결하며 모델의 지속적인 성능 모니터링이 필요합니다.
머신러닝 파이프라인을 구축할 때 시간을 투자하면 프로젝트의 수명을 높이는 것에도 도움을 줄 수 있습니다. 모델을 프로덕션에 배포하는 것을 목표로 하는 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 대규모 팀을 갖추지 못한 경우가 많아 처음부터 사내 파이프라인을 구축하기가 어렵습니다. 자동화되고 재현 가능한 파이프라인은 모델의 배포를 도와주며 기존 모델 유지보수에서 벗어나 새 모델에 집중할 수 있는 능력을 제공합니다. 자동화된 머신러닝 파이프라인을 사용하면 데이터 과학자가 기존 모델을 유지보수하지 않아도 되고 많은 데이터 과학자가 이전에 개발한 모델을 최신 상태로 유지하는 데 소비하던 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 데이터셋이나 학습된 모델에서 잠재적인 편향을 감지하는 데 도움이 되고 데이터 과학 프로젝트의 비용을 절감할 수 있습니다.
실제 파이프라인 구축에서는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 첫 번째 방법의 장점은 만들어진 컴포넌트를 다른 파이프라인에서 재사용할 수 있다는 것이며 컴포넌트 별로 캐싱 기능을 사용해 파이프라인 수행 시간을 줄일 수 있습니다. 반면 단점으로는 생성된 컴포넌트들을 연결하기 어렵다는 점이 있습니다.
두 번째 방법의 장점은 추가 작업 없이 기존에 사용하던 스크립트를 바로 재사용할 수 있으며 단점으로는 컴포넌트의 재사용이 어렵고 매번 코드의 처음부터 끝까지 실행이 됩니다. 하지만 두 방법 모두 가장 큰 어려움은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들이 파이프라인을 작성하기 어렵다는 것입니다. 예를 들어 Kubeflow의 경우 파이썬의 데코레이터를 이용해 컴포넌트와 파이프라인을 작성해야 합니다.
머신러닝 파이프라인 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 AutoML의 부상으로 머신러닝 파이프라인 구축 프로세스 자동화를 목표로 하는 자동화된 머신러닝 툴 및 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 툴은 일반적으로 하이퍼 매개변수 조정 기능 선택 모델 선택과 같은 작업을 자동화하여 시각화 및 튜토리얼을 통해 비전문가도 머신러닝에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 또한 머신러닝 파이프라인이 데브옵스 사례와 통합되기 시작하여 머신러닝 모델의 지속적인 통합 및 배포가 가능해졌으며 이러한 통합으로 인해 ML 파이프라인에서 재현성 버전 관리 및 모니터링의 필요성이 대두되었습니다.
프로덕션 단계에서 파이프라인을 빠르고 안정적으로 업데이트하려면 강력한 자동화된 지속적 통합과 지속적 배포 시스템이 필요하며 이 자동화된 시스템을 사용하면 데이터 과학자가 특성 추출 모델 아키텍처 초매개변수에 대한 아이디어를 빠르게 실험할 수 있습니다.
머신러닝 파이프라인 구축은 현대 AI 프로젝트의 성공을 위한 필수 요소입니다. 체계적인 접근과 적절한 도구 선택을 통해 데이터 수집부터 모델 배포까지의 전 과정을 효율적으로 자동화할 수 있습니다. 특히 데이터 품질 관리와 모델 성능 모니터링을 중시하고 팀 협업을 위한 표준화된 프로세스를 구축하는 것이 중요합니다. 또한 지속적인 학습과 개선을 통해 파이프라인의 효율성을 높이고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 해야 합니다. 앞으로 더욱 발전하는 자동화 기술과 MLOps 생태계를 적극 활용하여 경쟁력 있는 머신러닝 파이프라인을 구축하고 운영하는 것이 기업의 AI 전략 성공에 핵심이 될 것입니다.
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