머신 러닝 모델 관리 (1)

 머신 러닝은 인공지능과 컴퓨터 과학의 한 부문으로, 데이터와 알고리즘을 사용하여 프로그래밍 없이 예측, 분류 및 권장 사항을 만드는 데 중점을 둡니다. 더 많은 데이터가 사용될수록 정확도가 향상됩니다. 더욱 효율적인 모델을 구현하기 위해 개발하는 동안 데이터 과학자들은 다양한 머신 러닝 모델을 실험합니다. 마지막으로, 그들은 모든 실험과 결과를 추적하기 위해 머신 러닝 모델 관리를 적용합니다.

 

머신 러닝 모델 관리란?

 머신 러닝 모델 관리는 모델을 개발, 훈련 및 배포하는 역할을 합니다. 또한 머신 러닝 모델 관리는 MLOps라고도 하는 머신 러닝 운영의 중요한 부분입니다. MLOps는 워크플로우 효율성을 높여 태스크를 완료하는데 이는 데이터 과학자 간의 협업, 자동화, 지속적인 개선, 고객 중심의 조치로 수행됩니다.

 

 동시에 데이터 과학자들은 지속적인 개발, 테스트, 통합, 제공, 배포, 모니터링, 버전화 및 재현성과 같은 원칙과 모범 사례를 통해 머신 러닝 시스템의 모든 단계를 자동화하고 모니터링합니다.

 

 이러한 원칙과 관행을 통해 우선, 실험 시간이 단축되어 과학자들은 더 효율적으로 실험을 수행하고, 여러 번의 실험을 수행하고, 가설을 테스트할 수 있습니다. 다음으로 모델을 개발하여 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터를 처리하고, 모델을 구축할 알고리즘을 선택하고, 모델을 구축하고, 성능 메트릭을 계산하고, 마지막으로 가장 성능이 좋은 모델을 선택하는 작업을 하게 됩니다. 이후 모델을 프로덕션에 배포하여 과학자들은 머신 러닝 모델을 기존 제품에 통합하여 데이터를 기반으로 건설적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 모델 관리를 통해서 품질 보증이 향상되어 중복 사례와 실패 사례를 탐지하고, 코드 문제를 예측하고 방지합니다. 또한 데이터 과학자들은 데이터가 그 과정에서 겪은 모든 변화를 더 잘 이해하고 더 낮은 위험으로 프로세스 변경을 구현할 수 있습니다. 그리고 관리 프로세스를 단순화하며, 대규모 프로덕션 환경에서 기계 학습 모델의 배포를 자동화하게 되었습니다.

 

머신 러닝 모델 관리의 중요성

 머신러닝 모델 관리를 통해 데이터 과학자들은 생성, 구성, 실험, 추적 및 모델 배치에 따른 머신러닝 라이프사이클을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다. 게다가, 머신 러닝 모델 관리에서, 과학자들은 모델과 실험이라는 두 가지를 관리합니다.

 

 우선 모델 패킹(Model packaging) 최종 모델을 특정 형식으로 내보냅니다. 또한,  Model lineage는 모형을 만드는 데 관련된 구성 요소로, 모델이 학습된 시기, 사용된 데이터 및 분석 매개 변수와 같은 모델의 기록을 유지합니다. 데이터를 기반으로 실질적인 비즈니스 결정을 내리기 위해 머신 러닝 모델을 기존 운영 환경에 배포하는 프로세스인 Model deployment와, 머신 러닝 모델의 성능과 정확성을 추적하고 모니터링하는 프로세스인 Model monitoring, 모델을 다시 실행하여 새 데이터로 교육하는 Model retraining이 데이터 과학자들이 머신 러닝 모델 관리에서 검토하는 부분입니다.

 

 데이터 과학자들이 머신 러닝 모델 관리 없이 모델을 만들고, 추적하고, 비교하고, 다시 만들고, 배포하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 것입니다. 긍정적인 측면에서, 후자는 언급된 관행을 통해 내부 및 팀 간 협업을 촉진할 수 있습니다. 이를 통해 명확한 방향 감각으로 팀을 보다 효율적으로 운영할 수 있으며, 이를 통해 연구 및 개발이 보다 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있습니다.