실시간 머신러닝을 위한 스트리밍 우선 인프라

실시간 머신러닝은 실제 데이터를 입력하여 머신러닝 모델을 지속적으로 개선하는 것을 의미합니다. 데이터 분석가나 개발자는 이전 테스트 세트를 사용하여 오프라인에서 모델을 만듭니다. 모든 산업 분야에서는 인지 연구나 자동 연속 프로세스를 위해 머신러닝의 모든 가능한 이점을 최대한 활용하려고 노력합니다. 예를 들어, Google Home과 같은 스마트 홈 어시스턴트, Alexa나 Siri와 같은 음성 인식 시스템, 자동화된 자동차 등을 생각해 볼 수 있습니다. 이와 같은 인공지능 기술은 많이 발전하였습니다.

 

실시간 머신러닝을 위한 스트리밍 우선 인프라

 

머신러닝의 분류

머신러닝은 다음과 같이 여러 유형으로 나뉩니다:

• 지도 학습(Supervised Learning): 모델이 올바른 결과나 레이블을 예측합니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀와 로지스틱 회귀가 있습니다.
• 비지도 학습(Unsupervised Learning): 데이터 세트에서 기존 레이블 없이 패턴을 찾습니다.
• 강화 학습(Reinforcement Learning): 특정 행동을 장려하거나 억제하는 학습 방법입니다.

 

실시간 머신러닝의 필요성

머신러닝 모델의 정확도는 시간이 지남에 따라 데이터 드리프트로 인해 저하됩니다. 업데이트 빈도는 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. Google, Alibaba, Facebook과 같은 기업은 실시간 파이프라인을 사용하여 여러 알고리즘을 지속적으로 변경하고 성능을 개선할 수 있었지만, 다른 많은 기업은 여전히 수동으로 모델을 업데이트하고 있습니다.

실시간 머신러닝의 가장 큰 가치는 데이터를 즉시 사용하여 적절한 결정을 내릴 수 있을 때입니다. 그러나 사용자 데이터는 일반적으로 수집, 변환, 저장된 후 한동안 사용되지 않고 방치됩니다.

 

스트리밍 데이터 플랫폼

Memphis 플랫폼은 실시간 또는 스트리밍 데이터에 많이 사용되며 머신러닝 알고리즘을 사용하여 훈련을 제공합니다. 실시간 머신러닝은 실제 데이터를 입력하여 머신러닝 모델을 지속적으로 개선합니다.

 

실시간 데이터 스트리밍 구성 요소

실시간 데이터 스트리밍에는 다음과 같은 다섯 가지 구성 요소가 있습니다:

1. 소스: 모바일, 웹 앱 등 수천 개의 장치가 매초마다 수백만 개의 데이터를 생성합니다.
2. 스트림 수집: 앞서 언급한 장치에서 생성된 데이터를 수집합니다.
3. 스트림 저장소: 다양한 데이터를 저장할 메모리입니다.
4. 스트림 처리: 데이터를 실시간으로 처리합니다.
5. 목적지: 분석을 위해 스트리밍 데이터를 전달합니다.

 

Memphis 플랫폼

Memphis는 실시간 시스템 개발의 모든 문제를 해결하는 신흥 솔루션입니다. 가장 빠른 솔루션임을 주장하며 실제로 그 성능을 입증했습니다. 이 플랫폼은 공개적으로 접근 가능한 오픈 소스 플랫폼으로, 쉽게 접근할 수 있는 실시간 데이터 통합기를 제공합니다.

 

Memphis의 기능

• 현재 기능:
• 향후 기능:

 

실시간 머신러닝의 수요

실시간 머신러닝은 훈련을 위한 충분한 데이터가 사전에 준비되지 않았거나 데이터가 다른 경향에 반응해야 할 때 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 선호도와 필요가 시간이 지남에 따라 변하는 경우, 지속적으로 개선되는 머신러닝 기반 추천 시스템은 추가 재훈련 없이 이러한 변화에 적응할 수 있습니다. 따라서 실시간 머신러닝은 새로운 경향을 식별하고 이를 반영하여 기업과 소비자에게 보다 즉각적인 정확성을 제공할 수 있습니다.

실시간 머신러닝 모델은 이벤트 중심 아키텍처에서 지속적으로 모델에 데이터를 주입하는 방식으로 프로덕션에 배포됩니다. 데이터 스트림 처리 파이프라인은 모델에 입력할 데이터를 준비하기 위해 필요한 모든 데이터 정제 및 조작을 처리합니다. 파이프라인은 실시간 데이터를 사용하여 모델과 참조 데이터 세트를 동시에 수정합니다.

 

머신러닝 프레임워크

최근 몇 년 동안 고성능 기술이 우리의 일상 생활에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 인공지능과 관련된 직업의 범위는 이제 산업에서 큰 존경을 받고 있습니다. Siri나 Alexa와 같은 음성 어시스턴트에서 고급 커피 머신에 이르기까지, 이러한 기술들은 우리의 일상 생활의 중요한 부분이 되고 있으며, 머신러닝 인공지능 직업의 긍정적인 진화를 이끌고 있습니다.

 

실시간 데이터 스트리밍 플랫폼

실시간 데이터 스트리밍 서비스는 대량의 데이터를 실시간 애플리케이션 및 분석 서비스에 지속적으로 스트리밍할 수 있게 합니다. 개발자는 안전하고, 높은 접근성을 가지며, 강력하고, 유연한 중앙 관리 서비스를 활용하여 쉽게 실시간 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

실시간 데이터 스트리밍은 여러 소스로부터 데이터를 수집하고 해석하여 실시간으로 정보를 얻는 것을 의미합니다. 실시간 데이터 스트리밍을 통해 사용자는 결과를 얻기 위해 기간이나 더 오랜 시간을 기다릴 필요 없이 데이터를 즉시 분석하고 처리할 수 있습니다.

 

실시간 머신러닝의 시나리오

비즈니스 연구 인공지능을 위해 컴퓨터 시스템은 머신러닝을 사용하여 모든 고객 데이터를 활용할 수 있습니다. 이는 이미 프로그래밍된 지시 사항을 따르면서도 다양한 상황에 적응할 수 있습니다. 데이터가 이전에 수행하지 못한 행동을 나타내면 알고리즘이 변경됩니다.

 

패턴/이미지 인식

패턴 또는 이미지 인식은 현실 세계에서 널리 사용되는 머신러닝의 대표적인 응용 프로그램입니다. 이미지를 어둡거나 밝은 픽셀의 심각도에 따라, 또는 흑백이나 컬러 이미지에 따라 디지털 사진으로 인식할 수 있습니다. 그 예로 X-ray를 분석하여 암 여부를 진단하는 경우가 있습니다.

 

음성 인식

음성을 텍스트로 변환하는 기능은 머신러닝의 또 다른 중요한 응용 프로그램입니다. 특정 컴퓨터 소프트웨어는 음성이나 녹음된 말을 텍스트 파일로 변환할 수 있습니다. 음성은 시간-주파수 대역에서 강도에 따라 세그먼트로 구분됩니다. 현실 세계의 예로는 음성 다이얼링과 음성 검색이 있습니다.

 

의료 진단

머신러닝은 의료 진단에 도움이 될 수 있습니다. 많은 의사들은 음성 소프트웨어를 사용하여 질병 클러스터를 식별합니다. 그 예로는 체액 분석이 있습니다.

 

예측 분석

머신러닝은 연구자가 설정한 규칙에 따라 데이터를 분류할 수 있습니다. 분류가 완료된 후 결함의 가능성을 결정할 수 있습니다. 그 예로는 거래가 유효한지 또는 사기인지 확인하는 것입니다.

 

추출

비정형 데이터에서 특정 데이터를 추출할 수 있습니다. 기업은 수많은 고객 데이터를 수집합니다. 예측 데이터 분석 도구를 위한 데이터셋 자동 라벨링 과정에서 머신러닝 알고리즘이 사용됩니다. 그 예로 의사가 문제를 진단하고 치료하는 데 도움이 되는 것입니다. 이 추출은 클라우드 기반 시스템을 사용하여 보다 현실적이고 포괄적인 시스템을 제공하는 Memphis 플랫폼을 통해 수행됩니다.

 

온라인 예측

AI 플랫폼 예측은 전용 모델을 사용하여 데이터를 가능한 한 빨리 처리하도록 설계되었습니다. 이 서비스는 사용자가 보낸 작은 배치 데이터를 받아 예측을 반환합니다. 온라인 예측에서는 각 예제별로 별도로 예측을 수행하여 지연 시간이 낮은 시나리오에서 사용됩니다. 예를 들어, 청구 금액이 사기일 가능성이 높은지 빠르게 확인할 수 있습니다.

 

지속적 학습

지속적 학습 또는 점진적 학습의 개념은 이전 작업에서 학습한 정보를 잊지 않고 순차적으로 여러 작업을 학습하는 모델을 의미합니다. 사람들은 "지속적 학습"을 들으면 자주 모델을 업데이트하는 것을 생각합니다. 하지만 지속적 학습은 모델이 얼마나 자주 재학습되는지가 아니라, 어떻게 재학습되는지에 관한 것입니다.

대부분의 기업은 모델을 처음부터 다시 프로그래밍하는 무상태 재학습을 사용합니다. 지속적 학습은 모델이 새로운 입력 데이터를 사용하여 계속 학습할 수 있도록 하는 상태 기반 학습을 의미합니다. 지속적 학습은 우리가 목표로 하는 것이며 많은 기업이 궁극적으로 따를 것으로 생각합니다.

엣지 배포와 지속적 학습이 결합될 때 절정에 도달합니다. 새로운 장치(휴대폰, 착용 가능한 시계 등)와 함께 기본 모델을 제공하고, 해당 모델이 자동으로 추적하고 환경에 맞게 조정되도록 상상해보세요. 장치와 클라우드 간에 데이터를 계속 전송할 필요가 없고, 클라이언트-서버 비용도 없습니다.

 

결론

실시간 머신러닝의 주요 문제는 장비입니다. 플랫폼 팀과 컴퓨터 분석 또는 머신러닝 팀이 협력하여 해결책을 찾아야 합니다. 지속적 학습과 온라인 예측을 위해서는 개발된 스트리밍 플랫폼이 필요합니다. 스트리밍은 어렵고 비용이 많이 들지만, 이는 많은 개발자들을 걱정시키는 요소입니다. 3년 전에는 정확했지만, 스트리밍 기술은 크게 발전했습니다. 이제 많은 유명 기업들이 스트리밍으로의 전환을 간소화하기 위해 솔루션을 제공하고 있습니다. Memphis는 클라우드 기반 시스템을 통해 스트리밍을 보다 효율적으로 만들어 줍니다.

많은 개발자들이 실시간 머신러닝 사용과 산업의 장애물에 대해 더 알고자 설문 조사를 진행하고 있습니다. 여러분의 의견을 나누는 데 몇 분이면 충분할 것입니다. 사용자에게 결과가 수집되고 요약되면 알려드릴 것입니다.

머신러닝 배포 아키텍처는 시간이 지남에 따라 더 높은 플랫폼으로 발전했습니다. 그러나 대부분의 대학, 블로그 및 기타 소스는 여전히 머신러닝의 원칙이나 파이프라인에 대한 부분적인 이해만 제공합니다. 모델의 형성, 훈련 및 테스트까지의 원칙만 제공됩니다. 모델 배포와 그 사용 사례 및 설계에 대해 알아두는 것이 중요합니다.

모델 배포는 엔드 클라이언트에게 머신러닝 모델을 제공하는 행위를 의미합니다. 개발된 모델은 고객의 요청을 받아 결과를 제공할 수 있어야 합니다.

모델이 배포될 때마다 해당 사용 사례를 제시하거나 최소한 모델을 배포하는 데 사용되는 게이트웨이를 구축하는 애플리케이션이 사용됩니다. 예를 들어, 가장 기본적인 모델 배포는 사용자 입력을 받고, 해당 입력을 사용하여 모델을 실행하고, 결과를 클라이언트에게 제공할 수 있는 웹 페이지를 통해 이루어질 수 있습니다.

이것을 염두에 두고, 네 가지 다양한 모델 배포 아키텍처를 살펴보겠습니다:

1. 내장 아키텍처: 모델이 애플리케이션의 일부로 내장되어 배포됩니다.
2. 스트리밍 아키텍처: 모델이 스트리밍 프로그램을 통해 유지되며, 애플리케이션에서 액세스할 수 있습니다. 이 아키텍처는 더 고급이며, 다양한 어려운 사용 사례를 처리할 수 있습니다.
3. 오프라인 예측: 다른 아키텍처와 비교했을 때 기능이 부족합니다. 그러나 전체 메커니즘 아키텍처 및 복잡성을 높이는 데 유리합니다. 이 아키텍처는 예측이 유효한지 여부를 확인해야 할 때 유용합니다.

 

스트리밍 우선 인프라의 도전 과제

실시간 스트리밍 사이트의 효과적인 배포와 사용을 보장하기 위해 개발자, 데이터 과학자 및 보안 엔지니어는 다양한 어려움을 해결해야 합니다. 실시간 스트리밍 인프라의 도전 과제는 다음과 같습니다:

• 필요한 데이터 구조, 형식 및 스키마 선택: 스트리밍 데이터는 일반적으로 클라우드 기반의 대규모 데이터 저장소로 전송됩니다. 데이터 분석가와 전문가들이 이 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 패턴을 이해하며, 다양한 데이터 스트림에 실시간으로 배포하여 효율성을 높이고 상업적 가치를 창출합니다.
• 알고리즘 평가 및 인증: 리소스의 제어 매개변수가 정확하게 인식되고 보고되도록 보장해야 합니다. 알고리즘 평가 및 인증을 위해 스트리밍 프로그램은 저장된 데이터 스트림을 재생할 수 있어야 합니다. 일반적으로 축소된 버전의 스트리밍 시스템이 이 단계를 수행합니다.
• 확장성과 효율성: 실시간 데이터 스트리밍 시스템은 데이터를 사전에 정의된 시간 내에 처리해야 합니다. 추가 장치가 온라인에 접속하면 확장해야 합니다. 유명한 스트리밍 아키텍처의 분할을 통해 시스템은 확장 및 진화하며 새로운 아이디어나 스트림이 생성될 때마다 추가 데이터 흐름 컨텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 보안: 전체 워크플로의 보안 영향을 고려해야 합니다. 스트리밍 프로그램은 회사의 기존 보안 수준과 인터페이스해야 하며, 데이터와 시스템에 대한 접근을 사용자의 역할에 따라 제한해야 합니다. 특히 스트리밍 프로그램이 다른 장치와 장비에 대한 제어를 실행하고 모니터링할 때 엔드 디바이스에 대한 접근을 제어해야 합니다.

 

결론

실시간 머신러닝은 준비가 되어 있든 없든 곧 도래할 것입니다. 대부분의 기업이 온라인 예측과 지속적 학습의 장점을 논의하고 있는 동안, 일부 기업은 이미 경제적 이익을 실현하기 시작했습니다. 이들의 실시간 프로그램은 경쟁에서 한 발 앞서 나가는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

모델 실행 시간을 철저히 검토한 결과, 유명한 스트리밍 기술로 전환함으로써 용량 계획의 정확성과 예측 가능성이 향상되고 최대 기간 동안 모델의 처리량이 개선되었습니다. 더 이상 위성 시스템을 구축하거나 실패와 경계 상황을 처리하기 위해 프로그래밍을 작성할 필요가 없습니다.

Headspace 머신러닝 팀은 여전히 플랫폼의 상업적 사용 사례를 개발하고 있습니다. Headspace는 실시간 예측을 활용하여 소비자 행동과 맞춤형 콘텐츠 제안 간의 지연을 크게 줄입니다. 실시간 예측을 통해 사용자가 헤드스페이스 애플리케이션을 사용하는 동안 제공하는 제안을 조정할 수 있습니다.

 

머신러닝 산업의 현재 위치

머신러닝 산업 혁신은 여러분의 데이터를 사용한 추천으로 이동하고 있습니다. 머신러닝 부문의 혁신 덕분에 데이터의 실제 가능성이 눈앞에 다가오고 있습니다. 해결해야 할 문제는 설명 가능한 예측, 작은 워크로드의 빠른 이동 및 모듈식 스트리밍 분석의 교차점에 있습니다. 머신러닝 준비 데이터는 이제 모니터링되고, 대규모 플랫폼에 의해 지원되며, 주로 스트리밍 방법을 통해 분석됩니다. 데이터는 머신러닝 준비가 되었을 때 적절한 플랫폼에 의해 지원되고, 주로 스트리밍을 통해 처리됩니다.