[1/27] 아티클_ 스마트하게 머신러닝 적용하는 법 ① Auto ML 이란?

스마트하게 머신러닝 적용하는 법: 1AutoML이란? | 요즘IT

 

요약

머신러닝

• 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 스스로 학습하도록 알고리즘과 기술을 개발하는 일로 특정한 미래의 일을 예측하는 것을 목적으 로 함
• 빅데이터를 입력 값으로 받고 머신러닝 알고리즘을 거쳐 해당 데이터를 가공한 뒤에 미래에 일어날 일에 대한 예측 결과를 출력 값으로 반환

머신러닝의 절차

1. 데이터 전처리 : 머신러닝 알고리즘 수행 전에 처리해야 하는 모든 과정을 포괄
ex ) 데이터 오류해결, 데이터 형태 통일

2. 변수 생성 : 난잡하게 존재하는 원 데이터를 문제 해결에 적합한 변수 형태로 변환
3. 머신러닝 알고리즘수행
4. 성능 평가 : 최종적으로 머신러닝이 얼마나 정확하게 결과를 예측하는지 확인
성능이 너무 좋지 않다고 판별되면 다시 첫 단계로 돌아가 머신러닝 과정 수행

5. 알고리즘 결과 해석 : 어떻게 이 결과를 예측하고 있는지 해석(사후처리 단계

AutoML

• Automated Machine Learning 의 줄임말로 자동화된 머신러닝
• 인간의 노력이 많이 필요했던 기존의 머신러닝과 달리 Auto ML은 모든 절차를 일괄적으로 자동화시켜 전체 머신러닝 수행에 들어가는 노력을 줄이거나 없앰

장점
1. 시간 측면에서 이점

데이터 분석가가 모델 간 비교 방법을 구상하고 그에 상응핮는 코드를 만들 필요가 없음

 

2. 정확도

기존의 머신러닝보다 더 높은 정확도를 지닌 결과물을 기대할 수 있음

AutoML 이 주목받고 있는 이유
1. 머신러닝 에 투입되는 기회비용이 상당함
데이터 분석가가 훨씬 더 생산적이고 발전적인 일을 할수 있음
2. 머신러닝에 대한 접근성을 높여줌
훨씬 직관적이면서도 간단한 코드로 모든 작업을 실행할수 있게 환경이 설정되어 있음