ㅁ AutoML

ㅇ 정의:
사용자가 직접 모델을 설계·튜닝하지 않아도 데이터 전처리, 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등을 자동으로 수행하는 머신러닝 자동화 기술.

ㅇ 특징:
– 데이터 사이언스 파이프라인 전 과정을 자동화
– 비전문가도 쉽게 모델 개발 가능
– 다양한 알고리즘 후보를 병렬로 학습 및 비교

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터 분석 전문 인력이 부족한 조직
– 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우
– 다양한 모델을 테스트해야 하는 상황

ㅇ 시험 함정:
– AutoML이 모든 문제에서 최고의 성능을 보장한다고 오해
– 데이터 품질이 나쁘면 자동화 효과가 제한됨

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AutoML은 하이퍼파라미터 튜닝을 자동으로 수행할 수 있다.”
X: “AutoML은 데이터 전처리를 지원하지 않는다.”

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

1. H2O.ai

ㅇ 정의:
오픈소스 기반의 분산형 머신러닝 플랫폼으로, AutoML 기능을 제공하며 대규모 데이터 처리와 다양한 알고리즘 지원이 가능.

ㅇ 특징:
– Java 기반, R/Python/Java/Scala 등 다양한 언어 API 제공
– 분산 환경에서 대규모 데이터 처리 가능
– AutoML 모듈을 통해 모델 선택·튜닝 자동화
– Gradient Boosting, Deep Learning, GLM 등 다양한 알고리즘 내장

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 빠르게 처리해야 하는 경우
– 다양한 알고리즘을 비교·평가해야 하는 경우
– 클라우드/온프레미스 환경 모두에서 유연하게 사용

ㅇ 시험 함정:
– H2O.ai가 상용 제품만 제공한다고 오해
– Python 전용 라이브러리로만 인식하는 오류
– AutoML 기능이 단일 알고리즘만 사용하는 것으로 착각

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “H2O.ai는 분산 환경에서 AutoML을 지원한다.”
X: “H2O.ai는 R 언어를 지원하지 않는다.”

ㅁ 추가 학습 내용

H2O.ai의 AutoML은 모델 학습 과정에서 자동으로 교차검증을 수행하며, 리더보드를 통해 다양한 모델의 성능을 비교할 수 있다.
상용 버전인 H2O Driverless AI는 오픈소스 버전에 비해 피처 엔지니어링 자동화, 모델 해석(Explainability), 시계열 예측 기능이 추가되어 있으므로 두 버전의 차이를 구분할 수 있어야 한다.
또한 Sparkling Water를 이용하면 Apache Spark와 연동이 가능하며, MOJO와 POJO를 통한 모델 배포 방식, GPU 가속 지원 여부도 중요한 학습 포인트이다.