[032]AutoML(Automated Machine Learning)이란 무엇인가?

자동화된 Machine Learning은 시간 소모적이고 반복적인 기계 학습 모델 개발 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 
 
AutoML 은 머신러닝 모델을 학습하고, 배포하는 과정을 자동화하는 기술이며,  먼저 머신러닝 프로세스를 이해 해야한다.
머신러닝 프로세스는 크게 데이터 전처리, 모델링, 후처리의 3단계로 구분할 수 있다.

 
데이터 전처리 단계에서는 데이터 수집(Acquisition), 데이터 클렌징(Cleaning), 결측값 처리(Imputation), 분포 변환(Transformation) 등의 학습 데이터 준비 작업을 수행한다.
데이터 준비가 완료되면 모델링 단계로 넘어가서, 변수 및 알고리즘 선택, 알고리즘별 하이퍼파라미터 튜닝을 수행한다. 이 단계에서는 후보 변수, 알고리즘, 하이퍼파라미터의 다양한 조합을 탐색하는 반복적인 계산 과정을 거쳐 최적을 결과를 도출한다.
마지막 후처리 단계에서는 모델의 평가, 결과 해석, 모델 배포와 같이 모델의 활용성을 검증하고, 실제 서비스에 적용하기 위한 작업들을 수행한다.
 
 
 
AUTOML 프로세스 및 주요기법