머신러닝 라이프 사이클 (3)

지난 글에 이어서 머신 러닝 개발 라이프 사이클의 3,4,5 단계인 모델 개발, 배포, 모니터링 및 최적화에 대해 알아보겠습니다.

 

모델 개발(Model Development)

 데이터가 준비되면 모델을 개발할 차례입니다. 모델 준비는 기계 학습 라이프 사이클의 핵심이며, 다음과 같은 세 가지 단계를 거치게 됩니다.

 

모델 선택 및 평가 수행

 첫 번째 단계는 개발에 사용할 모델 유형을 선택하는 것입니다. 데이터 과학자들은 일반적으로 어떤 모형이 더 잘 작동하는지 확인하기 위해 여러 모형을 적합시키고 검정합니다. 일반적으로 데이터 유형과 정확도가 가장 높은 데이터 유형에 따라 모형(분류 모형, 회귀 모형 등)을 선택합니다.

 

모델 교육

 이 단계에서는 데이터 과학자들이 모형을 사용하여 실험을 시작합니다. 데이터를 알고리즘에 입력하여 출력을 추출합니다. 이 단계에서는 최종 출력의 첫 번째 신호가 표시되므로 모형을 적절히 수정하여 더 나은 예측을 할당하는 데도 도움이 됩니다.

 

평가 모델

 모델이 교육을 마친 후 최종 단계에는 모델의 성능을 측정하기 위한 정확도 및 정밀도와 같은 메트릭 평가가 포함됩니다. 또한 오류 및 편향에 대한 심층 분석도 포함됩니다. 이를 통해 분석가들은 이를 제거할 수 있는 해결책을 생각해 낼 수 있습니다. 필요한 경우 데이터 과학자는 정확도와 성능을 개선하기 위해 필요한 개선 작업을 수행한 후 모델을 다시 실행합니다.

 

배포(Deployment)

 모델 배포는 모델을 기존 운영 환경에 통합하여 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리는 단계입니다. 모델 배포는 머신 러닝 라이프 사이클의 가장 어려운 단계 중 하나입니다. 많은 조직의 IT 시스템은 여전히 전통적인 모델 구축 언어를 인식할 수 없기 때문에 데이터 과학자들은 일반적으로 프로덕션 시스템이 모델을 이해할 수 있도록 해당 모델을 재코딩해야 합니다. 결과적으로, 이 단계는 일반적으로 데이터 과학자와 개발(DevOps) 팀 간의 공동 작업을 가정합니다.

 

모니터링 및 최적화(Monitoring and Optimization)

 마지막으로, 지속적인 유지 관리 검사를 실행하고 주기적으로 모델을 최적화하는 것이 중요합니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있으며 정확한 예측을 계속 제공하기 위해 소프트웨어 엔지니어는 예측 분석 소프트웨어를 사용하여 모델을 모니터링하고 모델 드리프트 또는 편향과 같은 문제를 확인해야 합니다.

 

 예측 분석 소프트웨어는 데이터를 사용하여 모든 산업의 현재 추세와 모범 사례를 식별합니다. 예를 들어, 예측 분석은 관심이 있는 고객에게 마케팅 캠페인을 보내거나 변화시킬 가능성이 있는 고객을 예측할 수 있습니다.

 

결론

 결론적으로, 머신 러닝 라이프 사이클은 데이터 과학자들이 머신 러닝 모델 개발에 대한 더 깊은 지식을 얻기 위해 따를 수 있는 표준 프레임워크입니다. ML 모델 수명 주기의 관리는 일반적으로 문제 정의에서 모델 최적화로 끝나는 모든 것을 포함하는 이 프레임워크를 중심으로 수행됩니다.