머신 러닝 모델 관리 (2)

머신 러닝 모델 개발 구현

 모델을 개발하는 동안 데이터 과학자들은 다양한 모델 아키텍처를 시도하고 하이퍼 파라미터를 조정하며 성능을 훈련하고 검증하는 많은 실험을 수행합니다. 그러나 모든 실험과 결과를 추적하는 것은 힘들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 기존의 소프트웨어 관리 도구로는 연구자 및 실험 단계 동기화에 보조를 맞출 수 없기 때문에 여러 연구자가 동일한 과제를 수행하는 경우에도 과제가 남아 있습니다.

 

 머신 러닝 모델 관리는 간단한 솔루션인 로깅으로 이 문제를 해결합니다. 모든 실험과 관련된 매개 변수를 기록함으로써 대시보드를 모든 연구자와 데이터 과학자가 서로 다른 모델을 추적할 수 있는 한 곳에 만들 수 있습니다. 게다가, 과학자들은 미래에 복제할 모델의 모든 버전을 모니터링하고 제어할 수 있습니다.

 

로깅(Logging)

 모든 실험을 기록하는 것은 모형의 성능을 이해하는 첫 번째 단계입니다. 각 시험에 대해 데이터 과학자와 연구자는 모델 이름 및 버전 번호, 교육 프로세스의 각 반복에 사용되는 하이퍼 파라미터 세트, 훈련 과정의 모든 반복에서 정확성, 최종 검정 정확도 또는 혼동 행렬(모델의 성능을 계산하는 표), 교육 시간 및 메모리 소모량
모형 (입력된 데이터를 기반으로 한 특정 결과의 확률), 코드 및 환경 구성(모델이 실제 환경에 구축된 후 예상치 못한 문제 평가 및 예측)에 대해 기록해야 합니다.

 

버전 관리(Version Control)

 소프트웨어와 같은 머신 러닝 모델은 점진적으로 형성되며, 모델은 이전과 다르게 수행될 수 있습니다. 그렇기 때문에 개발자는 버전 제어를 구현하여 시간 경과에 따른 소프트웨어 변경 사항을 추적 및 관리하고 가장 성능이 좋은 모델을 검색합니다.

 

대시보드(Dashboard)

 강력한 대시보드를 사용하면 협업과 통찰력의 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 실험과 관련된 모든 정보와 메타데이터가 중앙 대시보드에서 수집되면, 과학자들은 모델과 관련된 메트릭을 시각화하고, 모델과 실험을 조사하고, 공동작업자들과 결과를 공유하고, 모델을 검토할 수 있습니다.

 

결론

 머신러닝 모델 관리는 머신러닝 작업 속도를 훨씬 원활하게 해 줍니다. 이를 통해 팀은 협업하고, 통찰력을 공유하며, 공통적인 비즈니스 문제를 해결함으로써 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 머신 러닝 모델 관리는 내부 및 팀 간 협업을 촉진하고 데이터 과학자들이 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 마지막으로, 기계 학습 모델 개발은 로깅, 버전 제어 및 강력한 대시보드를 통해 구현될 수 있습니다.