자동화된 머신러닝(AutoML): 데이터 과학자를 위한 필수 도구 50선

인트로덕션

옛날부터 오늘날까지 세상을 바꾼 중요한 아이디어 중 하나는 자동화입니다. 우리가 만든 모든 도구와 방법은 어느 정도 자동화 수준을 포함하고 있습니다. 최근 주목받고 있는 새로운 분야인 자동화 머신러닝(Automated Machine Learning, AutoML)은 머신러닝 모델을 만들기 위한 과정을 자동화합니다. 최고의 AutoML을 활용하면 머신러닝 프로젝트가 놀랍도록 쉽게 완료됩니다. 초보자부터 전문가까지 언제든지 AutoML 라이브러리를 사용하여 예측 모델링 작업에 적합한 머신러닝 프로젝트를 자동으로 식별할 수 있는 리소스를 제공받을 수 있습니다. 이제 최근 연구자들 사이에서 인기를 끌고 있는 상위 10개의 AutoML 라이브러리를 살펴보겠습니다.

 

 

AutoML이란 무엇인가?

"AutoML"이란 머신러닝 모델 구성 과정의 일부 또는 전체를 자동화하는 것을 의미합니다. 여기에는 특성 선택 및 구성, 성능 지표 조정, 특성 생성 및 선택, 여러 모델 훈련, 모델 성능 평가, 최적의 모델 선택 등이 포함됩니다.

다중 전처리 단계(결측값 보완, 스케일링, PCA, 특성 선택 등)가 포함된 파이프라인에서 모든 모델과 전처리 단계의 하이퍼파라미터뿐만 아니라 파이프라인 내에서 알고리즘을 앙상블하거나 스태킹하는 다양한 방법을 자동화합니다.

AutoML은 다양한 머신러닝 알고리즘(랜덤 포레스트, 선형 모델, SVM 등)을 고려합니다.

AutoML의 주요 이점은 머신러닝 프로세스의 가장 지루하고 시간이 많이 소요되는 부분을 자동화한다는 점입니다. 데이터 과학자는 반복적이고 계산 집약적인 모델링 단계에 시간을 낭비하는 대신 더 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

하지만 AutoML을 사용할 때의 단점은 자동화된 특성 엔지니어링과 전처리로 인해 모델이 과적합(overfitting)되는지 여부를 판단하기 어려울 수 있다는 점입니다. 또한 모델 훈련을 자동화한다고 해서 반드시 강력한 성능을 보장하는 것은 아닙니다.

 

왜 AutoML이 미래의 필요성인가?

최근 몇 년 동안 응용 측면에서 머신러닝 시스템에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 다양한 응용 프로그램에서 머신러닝을 통합하고 있으며, 이는 많은 기업이 ML 모델 배포에 어려움을 겪고 있음을 나타냅니다.

AI의 이론적 목표 중 하나는 특정 인간 노동을 대체하는 것입니다. 특히 적절한 알고리즘을 사용하면 AI 설계 작업의 상당 부분을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 베이즈, NAS, 진화 프로그래밍과 같은 알고리즘은 매개변수 조정 작업에서 인간의 노력을 대체할 수 있습니다.

기업이 AI 모델을 배포하려면 먼저 고액의 급여를 요구하는 경험 많은 데이터 과학자 팀이 필요합니다. 비록 뛰어난 팀이 있다 하더라도 비즈니스에 가장 적합한 모델을 선택하는 데는 AI 전문 지식 이상의 경험이 필요합니다. 머신러닝의 성공은 다양한 응용 프로그램에서 입증되었으며, 많은 비즈니스는 여전히 ML 모델을 배포하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 머신러닝 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AutoML은 최소한의 인간 개입으로 가능한 많은 ML 파이프라인 단계를 자동화하면서 높은 모델 성능을 유지합니다.

 

AutoML의 주요 이점

생산성 향상: 반복적인 작업을 자동으로 실행하여 데이터 과학자들이 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다.

오류 방지: 자동화된 ML 파이프라인은 수작업으로 발생할 수 있는 잠재적인 오류를 방지합니다.

머신러닝의 민주화: AutoML은 누구나 ML 기능을 사용할 수 있게 하여 머신러닝의 민주화에 중요한 역할을 합니다.

 

다양한 AutoML 플랫폼

Auto-Sklearn

특징: Python 오픈소스 라이브러리로, 다양한 분류기, 회귀 및 클러스터링 기법을 자동화합니다.

지원 알고리즘: SVM, 랜덤 포레스트, GBM, k-평균 등.

 

AutoKeras

특징: 고급 Python API를 통해 전처리, 모델 선택, 파라미터 조정을 자동화합니다.

 

HyperOpt

특징: 대규모 AutoML을 위한 오픈소스 라이브러리로, Scikit-Learn을 지원합니다.

 

Databricks

특징: MLlib 라이브러리를 통해 전처리 작업을 자동화하고, 데이터 처리 및 모델 선택, 파라미터 조정을 지원합니다.

 

TransmogrifAI

특징: Apache Spark 위에 구축된 Scala 기반 AutoML 패키지로, 높은 품질의 ML 모델을 최소한의 수작업으로 훈련할 수 있습니다.

 

MLBox

특징: 고속 데이터 읽기, 분산 데이터 준비, 강력한 특성 선택 및 유출 탐지 기능을 제공합니다.

 

H2O AutoML

특징: 반복적 모델링, 하이퍼파라미터 조정, 특성 생성, 알고리즘 선택을 자동화합니다.

 

AutoGluon

특징: 텍스트 및 이미지와 같은 실세계 응용 프로그램을 자동화하는 심층 학습 및 스택 앙상블을 지원합니다.

 

TPOT

특징: 예측 모델링 작업을 위한 최고 품질의 ML 모델을 자동으로 찾는 Python 기반 라이브러리입니다.

 

Auto-ViML

특징: 최소한의 변수로 높은 성능의 모델을 생성할 수 있도록 설계된 AutoML 패키지입니다.

 

Ludwig

특징: 데이터 중심 구성 메커니즘을 통해 ML 파이프라인을 쉽게 설계할 수 있습니다.

 

Amazon Transcribe

특징: 자동 음성 인식을 통해 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 제공합니다.

 

DataRobot

특징: 예측 모델을 자동으로 생성, 선택 및 최적화합니다.

 

Amazon SageMaker AutoPilot

특징: 머신러닝 모델의 훈련 및 확장을 자동화합니다.

 

Google Cloud AutoML

특징: 모델 구축 및 하이퍼파라미터 조정을 자동화하는 클라우드 서비스입니다.

 

SMAC

특징: 파이썬 기반의 자동화 라이브러리로, 다양한 산업 표준 평가 메트릭을 사용해 모델 성능을 평가합니다.

 

Azure AutoML

특징: Microsoft Azure의 고유한 알고리즘을 사용하여 모델을 구성, 훈련 및 점수화합니다.

 

PyCaret

특징: 코드가 적고 사용하기 쉬운 파이썬 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다.

 

AutoWeka

특징: Weka 머신러닝 소프트웨어를 기반으로 한 데이터 마이닝 소프트웨어입니다.

 

Splunk

특징: 실시간 처리 기능을 제공하며, 운영 인텔리전스를 위한 지식 객체를 생성할 수 있습니다.

 

Amazon Lex

특징: 음성 또는 텍스트 기반 사용자 인터페이스를 개발할 수 있도록 도와줍니다.

 

BigML

특징: 머신러닝 모델과 플랫폼을 쉽게 사용할 수 있는 완전한 플랫폼을 제공합니다.

 

AutoML JADBio

특징: 사용하기 쉬운 머신러닝을 제공하며, 연구자와 데이터 과학자에게 적합합니다.

 

Akkio

특징: 비즈니스, 마케팅, 금융 작업을 개선할 수 있는 시각적 플랫폼입니다.

 

MLJAR

특징: 파이썬 노트북을 공유하고 고급 자동화 머신러닝 알고리즘을 제공합니다.

 

Tazi.ai

특징: 실시간 데이터와 함께 사용할 수 있는 연속적인 머신러닝을 지원합니다.

 

Enhencer

특징: 사용자 인터페이스가 직관적이며 모델 성능을 추적할 수 있는 기능을 제공합니다.

 

Aible

특징: 사용자가 비즈니스 영향에 기반한 AI를 만들 수 있도록 도와줍니다.

 

dotData

특징: 자동화된 데이터 과학 플랫폼으로, 데이터 과학 프로세스를 자동화합니다.

 

ROBO

특징: 다양한 획득 함수와 회귀 모델을 지원하는 파이썬 기반 시스템입니다.

 

AutoFolio

특징: 알고리즘 선택 시스템의 성능을 최적화합니다.

 

Flexfolio

특징: 다양한 포트폴리오 기반 알고리즘 선택 방법과 전략을 통합합니다.

 

Dataiku

특징: 데이터와 AI를 시스템화하여 일상적인 운영의 일부로 만드는 것을 목표로 합니다.

 

CreateML

특징: Apple의 노코드 머신러닝 도구로, Mac에서 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.

 

Prevision.io

특징: 데이터 과학 프로젝트를 신속하게 실행할 수 있는 AI 플랫폼입니다.

 

Obviously.ai

특징: 코드를 작성하지 않고 예측 머신러닝 모델을 쉽게 생성하고 관리할 수 있습니다.

 

The AI and Analytics Engine

특징: 노코드 AutoML 플랫폼으로, 빠른 모델 배포를 지원합니다.

 

RECIPE

특징: Scikit-Learn을 기반으로 한 AutoML 도구로, 유연성을 제공합니다.

 

AutoGOAL

특징: 다양한 작업을 수행하는 최적의 접근 방식을 자동으로 결정하는 파이썬 패키지입니다.

 

RapidMiner

특징: 산업에 관계없이 예측 모델을 신속하게 개발할 수 있는 머신러닝 기술을 제공합니다.

 

Alteryx

특징: 데이터 과학 및 머신러닝 기능을 제공하는 셀프 서비스 플랫폼입니다.

 

IBM Watson Studio

특징: AI 모델을 대규모로 생성, 실행, 관리할 수 있는 플랫폼입니다.

 

KNIME

특징: 스크립트 없이 시각적 워크플로를 구축할 수 있는 오픈소스 데이터 과학 개발 플랫폼입니다.

 

MathWorks MATLAB

특징: 반복적인 분석 및 설계 프로세스에 최적화된 데스크탑 환경을 제공합니다.

 

TIBCO

특징: 현대 BI, 설명적 및 예측적 분석, 스트리밍 분석 및 데이터 과학을 위한 다양한 제품을 제공합니다.

 

Auger

특징: 베이지안 최적화 기반의 검색으로 예측 모델을 신속하게 개발합니다.

 

Amazon Polly

특징: 텍스트를 음성으로 변환하는 서비스로, 포괄적인 앱을 만들 수 있습니다.

 

Dialogflow

특징: 대화형 사용자 인터페이스를 설계하고 통합할 수 있는 플랫폼입니다.

 

Amazon Rekognition

특징: 사진 및 비디오에서 객체, 사람, 장면 등을 인식할 수 있습니다.

 

Amazon Comprehend

특징: 자연어 처리를 통해 텍스트의 패턴과 관계를 찾습니다.

 

AutoML이 데이터 과학자를 대체할 것인가?

결론은 "아니요"입니다.

 

AutoML이 모델을 생성하는 데는 뛰어나지만, 데이터 과학자의 대부분의 업무를 처리할 수는 없습니다. 비즈니스 문제를 정의하고, 유용한 특성을 만들기 위해서는 여전히 데이터 과학자가 필요합니다. 현재 AutoML은 분류 및 회귀 문제와 같은 일부 문제에만 적용할 수 있습니다. 추천 모델과 순위 모델을 만드는 것은 아직 AutoML이 할 수 없는 일입니다. 데이터를 통해 유용한 통찰을 얻기 위해서는 여전히 데이터 과학자가 필요합니다.

그럼에도 불구하고 AutoML은 데이터 과학자들이 이해 관계자를 위해 가치를 창출하는 데 매우 유용한 도구입니다. 다음과 같은 경우에 AutoML을 사용하면 데이터 과학자에게 유리할 수 있습니다.

 

AutoML 사용의 장점과 시기

해석 가능성보다 성능이 우선일 때: 이해 관계자가 모델의 정확성에만 관심이 있을 경우, AutoML이 적절한 특성 엔지니어링과 결합하면 만족스러운 성능을 낼 수 있습니다.

신속한 프로덕션 배포: Google과 Azure를 통해 쉽게 모델을 프로덕션에 배포할 수 있습니다.

시간 관리 향상: 데이터 과학자의 시간은 제한적입니다. AutoML은 모델 훈련을 몇 번의 클릭으로 빠르게 처리할 수 있어 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

 

결론

이 글을 통해 AutoML의 개념에 대해 간략히 알아보았습니다. AutoML의 주요 목표는 데이터 과학자가 파이프라인 생성 및 하이퍼파라미터 조정과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 실질적인 비즈니스 문제에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다. 또한, AutoML은 특정 소수의 사람들만이 아니라 모든 사람이 머신러닝 기술을 사용할 수 있도록 합니다. AutoML을 활용하면 데이터 과학자는 고성능의 머신러닝 모델을 더 빠르고 쉽게 개발할 수 있습니다.

AutoML의 성공 여부는 그 사용 방법과 머신러닝 분야의 발전에 달려 있습니다. 그러나 AutoML은 머신러닝의 미래에 중요한 역할을 할 것입니다.