ㅁ 파이프라인 및 자동화

ㅇ 정의:
머신러닝 모델 개발 과정에서 실험의 결과와 설정을 체계적으로 기록하고 관리하는 시스템.

ㅇ 특징:
– 실험의 재현성을 보장.
– 여러 실험 간 성능 비교 가능.
– 데이터 및 코드 버전 관리와 통합 가능.
– 팀 협업 시 효과적.

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 하이퍼파라미터 조합을 테스트해야 하는 경우.
– 팀 단위로 프로젝트를 진행하며 실험 기록이 필요한 경우.
– 장기 프로젝트로 실험 결과를 추적해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 실험 기록 도구와 버전 관리 시스템의 차이를 혼동할 수 있음.
– 단순히 로그를 저장하는 것과 실험 추적 시스템의 차이를 이해하지 못할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Experiment Tracking은 실험의 재현성을 보장하는 데 도움을 준다.
– X: Experiment Tracking은 데이터 전처리 과정을 자동화하는 기술이다.

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1. Experiment Tracking

ㅇ 정의:
머신러닝 실험의 입력, 출력, 하이퍼파라미터, 모델 아키텍처 등을 기록하고 관리하는 시스템.

ㅇ 특징:
– 실험의 메타데이터를 체계적으로 저장.
– 실시간 대시보드 제공 가능.
– 자동화된 로그 수집 및 시각화 지원.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 성능을 비교 분석해야 하는 경우.
– 실험 결과를 팀원들과 공유해야 하는 경우.
– 대규모 실험을 체계적으로 관리해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Experiment Tracking과 CI/CD 파이프라인을 동일시하는 오류.
– 단순한 데이터 로깅과 혼동.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Experiment Tracking은 하이퍼파라미터와 모델 성능 간의 관계를 기록하고 분석하는 데 유용하다.
– X: Experiment Tracking은 모델 배포를 자동화하는 도구이다.

ㅁ 추가 학습 내용

Experiment Tracking과 관련하여 학습해야 할 내용을 아래와 같이 정리합니다.

1. 주요 도구 및 프레임워크
– MLflow, Weights & Biases, Comet 등 주요 Experiment Tracking 도구의 특징과 기능을 비교하고, 각 도구의 장단점을 학습합니다.
– 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택하는 것이 적합한지 이해합니다.

2. 실험 데이터 저장 방식
– 로컬 저장소와 클라우드 기반 저장소의 차이점을 학습합니다. 예를 들어, 로컬 저장소는 접근 속도가 빠르지만 확장성이 제한적이며, 클라우드 저장소는 확장성이 뛰어나지만 네트워크 의존성이 존재합니다.
– 데이터베이스를 활용하여 실험 메타데이터를 관리하는 방식에 대해 학습합니다. 예를 들어, SQL 데이터베이스나 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 실험 데이터의 검색과 관리 효율성을 높이는 방법을 알아봅니다.

3. 통합 기능
– Experiment Tracking 도구가 CI/CD 파이프라인과 어떻게 통합되는지 학습합니다. 예를 들어, 모델의 자동 학습 및 배포 과정에서 실험 결과를 추적하는 방법을 이해합니다.
– 데이터 버전 관리 시스템(DVC) 등과 Experiment Tracking 도구가 통합되어 데이터와 실험 결과를 일관되게 관리하는 방식을 학습합니다.

4. 실험 재현성
– 실험 재현성을 보장하기 위해 필요한 요소를 학습합니다. 예를 들어, 랜덤 시드 설정, 종속성 관리, 환경 설정(가상 환경, Docker 등)의 중요성을 이해합니다.
– Experiment Tracking 도구가 실험 재현성을 어떻게 지원하는지 학습합니다. 예를 들어, 실험의 파라미터, 코드, 데이터 버전 등을 기록하여 동일한 실험을 재현할 수 있는 방식을 이해합니다.

5. 실제 사례
– 대규모 프로젝트에서 Experiment Tracking을 활용한 성공 사례를 조사합니다. 예를 들어, 특정 기업이나 연구 팀이 Experiment Tracking 도구를 활용하여 실험 효율성을 높인 사례를 학습합니다.
– 이러한 사례를 통해 실무에서 Experiment Tracking을 효과적으로 적용하는 방법을 이해합니다.