ㅁ AutoML

ㅇ 정의:
– AutoML(Automated Machine Learning)은 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 파이프라인 전 과정을 자동화하는 기술.

ㅇ 특징:
– 비전문가도 머신러닝 모델을 구축 가능.
– 데이터 준비부터 모델 배포까지 자동화.
– 클라우드 기반 서비스가 많음.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터 과학 전문 인력이 부족한 조직.
– 빠른 프로토타입 제작이 필요한 경우.
– 반복적 모델 개발 작업의 효율성을 높이고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– AutoML이 모든 문제에서 최적의 성능을 보장하는 것은 아님.
– 데이터 품질이 낮으면 자동화 효과가 제한됨.
– 완전한 ‘블랙박스’로 오해하기 쉬움.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AutoML은 모델 선택과 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화한다.”
– X: “AutoML은 데이터 품질이 낮아도 항상 최적 성능을 보장한다.”

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1. Google AutoML

ㅇ 정의:
– Google Cloud에서 제공하는 AutoML 서비스로, 사용자가 최소한의 ML 지식으로 고품질 모델을 학습·배포할 수 있도록 지원.

ㅇ 특징:
– 이미지, 텍스트, 비디오, 표 데이터 등 다양한 데이터 유형 지원.
– 전이학습(Transfer Learning) 기반으로 적은 데이터로도 높은 성능 가능.
– 웹 UI와 API 제공, Google Cloud 생태계와 통합.

ㅇ 적합한 경우:
– Google Cloud 환경을 사용하는 기업.
– 빠른 모델 개발과 배포가 필요한 프로젝트.
– 데이터 전처리와 모델 튜닝에 대한 전문성이 부족한 팀.

ㅇ 시험 함정:
– Google AutoML이 온프레미스 환경에서도 동일하게 제공된다고 착각.
– 모든 데이터 유형을 하나의 모델로 처리 가능하다고 오해.
– 전이학습이 항상 성능 향상을 보장한다고 단정.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “Google AutoML은 전이학습을 활용하여 적은 데이터로도 모델 학습이 가능하다.”
– X: “Google AutoML은 온프레미스 환경에서 기본적으로 제공된다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Google AutoML 서비스 라인업과 주요 기능
– AutoML Vision: 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 속성 분석 등 시각 데이터 처리
– AutoML Natural Language: 텍스트 분류, 감정 분석, 개체명 인식, 문서 분류 등 자연어 처리
– AutoML Tables: 구조화 데이터 분석, 예측 모델 생성, 분류 및 회귀 문제 해결
– AutoML Video Intelligence: 동영상 내 객체 인식, 장면 전환 감지, 동작 인식

학습 방식
– 전이학습(Transfer Learning) 기반으로 소량 데이터로도 모델 성능 향상
– Neural Architecture Search(NAS) 활용하여 최적의 신경망 구조 자동 탐색

요금 체계
– 사용량 기반 과금(pay-as-you-go) 방식
– 데이터 처리량, 학습 시간, 예측 요청 수 등에 따라 비용 부과

데이터 보안 및 개인정보 처리
– Google Cloud의 보안 표준과 암호화 방식 적용
– 데이터는 사용자가 명시적으로 삭제하지 않는 한 일정 기간 보관 가능
– 개인정보 처리방침에 따라 데이터 활용 및 보관 관리

경쟁 서비스 비교 포인트
– AWS SageMaker Autopilot: 데이터 준비부터 모델 배포까지 자동화, AWS 생태계와 통합 강점
– Microsoft Azure AutoML: GUI 기반 모델 생성, 다양한 ML 알고리즘 지원, Azure 서비스와의 연계성
– Google AutoML: 직관적인 UI, Google AI 기술(NAS, TPU 등) 활용, GCP 서비스와의 긴밀한 통합

AutoML의 한계점
– 설명 가능성 부족: 모델의 의사결정 과정을 해석하기 어려움
– 모델 최적화 범위 제한: 특정 하이퍼파라미터 조정이나 알고리즘 선택의 자유도 제한
– 데이터 편향 문제: 학습 데이터의 편향이 모델 예측에 그대로 반영될 위험