AutoML(자동화된 기계 학습)은 기계 학습 프로세스 내 다양한 단계의 자동화를 촉진하는 기술, 방법 및 기술의 모음을 의미합니다. 사람의 개입을 줄이면서 기계 학습 모델의 개발 및 배포를 가속화하도록 설계된 AutoML을 사용하면 해당 분야의 전문 지식이 부족한 전문가가 기계 학습 솔루션을 효과적으로 구축하고 구현할 수 있습니다. AI와 기계 학습이 최신 애플리케이션 개발에서 점점 더 큰 역할을 함에 따라 AutoML은 AppMaster no-code 플랫폼과 같은 플랫폼에서 관련성이 높아집니다.
일반적으로 기계 학습 프로세스에는 데이터 수집, 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 선택, 교육, 조정, 평가 및 배포와 같은 작업이 포함됩니다. AutoML은 이러한 작업 중 일부를 자동화하여 프로세스를 보다 효율적이고, 접근 가능하며, 비용 효율적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 자동화는 하이퍼파라미터 최적화, 신경 아키텍처 검색, 전이 학습, 메타 학습, 훈련 데이터 증대와 같은 기술을 통해 달성됩니다.
AutoML은 다음을 포함하여 기계 학습 파이프라인의 다양한 측면을 간소화할 수 있습니다.
- 데이터 사전 처리: AutoML 솔루션은 누락되거나 노이즈가 많거나 일관성이 없는 데이터 처리를 자동화하고 데이터세트가 모델 개발을 위한 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다. 고급 도구는 데이터 전처리의 핵심 작업인 이상치 감지 및 결측값 대치에도 도움을 줄 수 있습니다.
- 기능 엔지니어링: 이는 원시 데이터에서 관련 기능을 자동으로 선택하고 변환하는 작업을 수반하며, 이는 모델 성능을 향상하는 데 중요합니다. AutoML 플랫폼은 차원 축소를 위해 주성분 분석(PCA)과 같은 기술을 사용하고 학습 모델을 위해 데이터를 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.
- 모델 선택 및 초매개변수 조정: AutoML은 다양한 기계 학습 알고리즘을 검색하고 비교하여 특정 문제에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. 또한 베이지안 최적화 및 그리드 검색과 같은 방법을 사용하여 하이퍼파라미터를 최적화할 수 있어 모델 성능이 크게 향상됩니다.
- 모델 평가: 다양한 모델의 성능을 평가하기 위해 AutoML 솔루션은 더 나은 이해와 의사 결정을 위해 시각화 및 측정항목(정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등)을 제공하는 경우가 많습니다.
- 배포 및 수명 주기 관리: AutoML을 사용하면 사용자는 모델을 빠르게 배포하고 실시간으로 성능을 모니터링하며 필요에 따라 업데이트하여 전체 수명 주기를 상대적으로 쉽게 관리할 수 있습니다.
AutoML은 의료, 금융, 소매, 마케팅, 제조 등 산업 전반에 걸쳐 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 가능한 사용 사례에는 고객 세분화, 사기 탐지, 감정 분석, 이미지 인식 및 예측 유지 관리가 포함됩니다. 조직이 점점 더 많은 양의 데이터를 생성하고 처리함에 따라 AutoML을 사용하면 정보에 입각한 의사 결정과 생산성 향상을 위해 AI의 기능을 활용할 수 있습니다.
AutoML을 AppMaster 와 같은 포괄적인 no-code 플랫폼에 통합하면 개발자에게 사전 구축된 모델 및 템플릿에 대한 액세스를 제공함으로써 AI 기반 애플리케이션의 개발 및 배포 속도를 크게 높일 수 있습니다. AppMaster 통해 광범위한 기계 학습이나 프로그래밍 전문 지식 없이도 강력하고 확장 가능한 애플리케이션을 설계하고 개발할 수 있습니다. 사용자는 간단히 데이터 모델을 구축하고, 비즈니스 프로세스를 설계하고, REST API 또는 WebSocket endpoints 생성하여 플랫폼이 Go, Vue 및 Kotlin/ SwiftUI 와 같은 최신 프레임워크를 사용하여 백엔드, 웹 애플리케이션 및 모바일 애플리케이션에 필요한 소스 코드를 생성하도록 할 수 있습니다.
AppMaster 생성 애플리케이션은 기본 데이터 스토리지인 Postgresql 호환 데이터베이스와 원활하게 작동하여 기업 및 고부하 사용 사례를 위한 확장 가능한 고성능 솔루션을 지원합니다. AppMaster 의 AutoML 통합을 통해 개발자는 요구 사항이 수정될 때마다 플랫폼이 처음부터 코드를 생성하므로 기술적 부채 없이 AI 솔루션을 신속하게 개발하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 중소기업과 대기업 모두 필요한 기존 시간과 리소스의 일부만으로 강력하고 비용 효율적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
요약하면, AutoML은 자동화의 힘을 활용하여 기계 학습 프로세스의 다양한 단계를 단순화하고 신속하게 처리하므로 AI 전문 지식이 부족한 개인도 장벽 없이 기계 학습의 이점을 활용할 수 있습니다. AppMaster 와 같은 플랫폼은 AutoML을 no-code 솔루션에 통합할 수 있으므로 개발자는 기술 부채를 들이지 않고도 포괄적이고 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션을 더 쉽게 신속하게 만들 수 있습니다.
