ㅁ 추적 및 재현성

ㅇ 정의:
– AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 체계적으로 기록하고 관리하여 동일한 조건에서 실험을 재현할 수 있도록 하는 것.

ㅇ 특징:
– 데이터셋, 코드, 하이퍼파라미터, 결과 로그 등을 포함한 모든 요소를 체계적으로 관리.
– 재현성을 보장하기 위해 버전 관리 시스템과 실험 관리 도구 활용.

ㅇ 적합한 경우:
– 팀 단위의 협업이 필요한 프로젝트.
– 다양한 하이퍼파라미터 조합 실험이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 실험 기록을 남기는 것이 추적 및 재현성의 전부라고 오해할 수 있음.
– 재현성의 범위를 너무 좁게 정의하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 실험 관리 도구는 추적 및 재현성을 보장하기 위해 사용된다.
– X: 추적 및 재현성은 실험 결과를 수기로 기록하는 것만으로 충분하다.

================================

1. 하이퍼파라미터 관리

ㅇ 정의:
– 모델 학습에 영향을 미치는 설정값(예: 학습률, 배치 크기 등)을 체계적으로 관리하고 최적화하는 과정.

ㅇ 특징:
– 실험 간 일관성을 유지하기 위해 하이퍼파라미터 값을 기록.
– 자동 튜닝 도구(예: Optuna, Hyperopt)와 연계 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 하이퍼파라미터 조합이 모델 성능에 큰 영향을 미치는 경우.
– 실험 기록과 성능 비교가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 하이퍼파라미터 관리가 단순히 튜닝 도구를 사용하는 것이라고 잘못 이해할 수 있음.
– 관리 과정에서 기록과 최적화의 차이를 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 하이퍼파라미터 관리는 실험 간 일관성을 유지하는 데 필수적이다.
– X: 하이퍼파라미터 관리는 모델 학습에 영향을 미치지 않는다.

ㅁ 추가 학습 내용

하이퍼파라미터 관리와 관련된 주요 도구와 그 특징을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. Optuna:
– 특징: 베이지안 최적화를 기반으로 한 하이퍼파라미터 튜닝 도구.
– 주요 장점: 효율적인 탐색, 자동화된 하이퍼파라미터 최적화, 사용자 정의가 용이함.
– 사용 사례: 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 데 활용.
– 추가 기능: Pruning(중간 결과를 기반으로 비효율적인 실험을 조기에 종료) 및 시각화 도구 제공.

2. MLflow:
– 특징: 실험 관리 플랫폼으로, 머신러닝 실험의 추적 및 재현성을 지원.
– 주요 장점: 모델 관리 및 배포 기능, 다양한 프레임워크와의 호환성, 실험 기록 및 비교 가능.
– 사용 사례: 여러 실험의 결과를 체계적으로 관리하고, 팀 협업 및 모델 배포를 간소화.
– 추가 기능: 모델 버전 관리 및 API를 통한 손쉬운 통합.

3. Weights & Biases:
– 특징: 실험 추적 및 협업을 위한 플랫폼.
– 주요 장점: 실시간 대시보드 제공, 시각화 기능 강화, 팀 협업 지원.
– 사용 사례: 실험 메트릭 추적, 하이퍼파라미터 검색 결과 기록 및 공유.
– 추가 기능: 클라우드 기반 서비스로, 다양한 머신러닝 프레임워크와 통합 가능.

이와 같은 도구들은 하이퍼파라미터 최적화와 실험 관리의 효율성을 높이고, 머신러닝 프로젝트의 재현성과 협업을 지원하는 데 유용합니다.