ㅁ AutoML

ㅇ 정의:
사용자가 모델 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 전처리 과정을 직접 수행하지 않아도 자동으로 최적의 머신러닝/딥러닝 모델을 찾아주는 기술.

ㅇ 특징:
– 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화까지 자동화
– 비전문가도 쉽게 모델 개발 가능
– 다양한 알고리즘을 탐색하여 최적 조합 도출

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터 분석 경험이 적은 경우
– 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우
– 다양한 모델을 비교 평가해야 하는 경우

ㅇ 시험 함정:
– AutoML이 항상 최고의 성능을 보장하는 것은 아님
– 데이터 품질이 낮으면 자동화 성능도 저하됨
– 특정 도메인 맞춤형 모델 설계에는 한계 존재

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AutoML은 모델 선택과 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 자동화한다.”
X: “AutoML은 데이터 수집 단계까지 모두 자동으로 수행한다.”

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

1. AutoKeras

ㅇ 정의:
케라스(Keras) 기반의 오픈소스 AutoML 라이브러리로, 딥러닝 모델 구조 탐색과 하이퍼파라미터 최적화를 자동으로 수행.

ㅇ 특징:
– Keras/TensorFlow 백엔드 사용
– 이미지, 텍스트, 구조화 데이터 등 다양한 데이터 타입 지원
– Neural Architecture Search(NAS) 기능 내장
– 간단한 API로 빠른 모델 프로토타입 생성 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 딥러닝 모델 개발 경험이 적은 팀
– 이미지 분류, 텍스트 분류, 회귀 등 범용 문제 해결
– 다양한 모델 구조를 자동 탐색하고 싶은 경우

ㅇ 시험 함정:
– AutoKeras는 전처리 자동화 기능이 제한적일 수 있음
– 모든 데이터 유형에서 최고의 성능을 보장하지 않음
– NAS 과정이 오래 걸릴 수 있음

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AutoKeras는 NAS를 통해 모델 구조를 자동으로 탐색할 수 있다.”
X: “AutoKeras는 GPU 없이도 대규모 딥러닝 모델을 빠르게 학습한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

AutoKeras 동작 원리
AutoKeras는 자동 머신러닝(AutoML) 라이브러리로, Neural Architecture Search(NAS), Bayesian Optimization, Hyperband 등의 탐색 기법을 사용하여 최적의 모델 구조와 하이퍼파라미터를 자동으로 찾아준다.
– NAS: 신경망 구조를 자동으로 탐색하여 성능이 좋은 모델을 찾는 방법
– Bayesian Optimization: 이전 탐색 결과를 바탕으로 확률 모델을 만들고, 효율적으로 다음 실험을 선택하는 최적화 기법
– Hyperband: 자원(시간, 연산량)을 효율적으로 분배하여 많은 후보를 빠르게 평가하는 방법

다른 AutoML 프레임워크와의 차이점
– Google AutoML: Google Cloud 기반, 강력한 분산 학습과 대규모 데이터 처리를 지원하지만 클라우드 의존성이 큼
– H2O.ai: 분산 환경에서의 대규모 데이터 처리에 강점, 다양한 언어 지원(R, Python 등)
– Auto-sklearn: scikit-learn 기반, 전통적인 머신러닝 모델 탐색에 강점, 메타러닝 기반 탐색 기능 제공
– AutoKeras: Keras/TensorFlow 기반, 딥러닝 모델 자동 탐색에 특화, 로컬 환경에서 비교적 간단히 사용 가능

AutoKeras 설치 및 실행 예시
설치:
pip install autokeras
간단한 실행 예시:
import autokeras as ak
clf = ak.ImageClassifier(max_trials=3)
clf.fit(x_train, y_train)
predicted_y = clf.predict(x_test)

데이터 전처리 한계와 해결 방안
– 한계: AutoKeras는 기본적인 전처리만 자동으로 수행, 복잡한 결측치 처리, 도메인 특화 전처리, 특성 엔지니어링은 자동화 수준이 낮음
– 해결 방안: 사전에 데이터 정제, 스케일링, 도메인 지식을 반영한 특징 생성 등을 수동으로 수행 후 AutoKeras에 입력

GPU/TPU 환경에서의 성능 차이
– GPU: 병렬 연산으로 학습 속도 향상, 이미지·텍스트 모델 학습에 유리
– TPU: 대규모 텐서 연산에 최적화, Google Cloud TPU 사용 시 대규모 데이터 학습 속도 더 빠름
– CPU 대비 GPU/TPU 사용 시 NAS 탐색 속도와 모델 학습 속도가 크게 향상됨

AutoKeras 주요 클래스와 함수 사용법
– AutoModel: 입력과 출력 모듈을 지정하여 사용자 정의 NAS 수행
– ImageClassifier: 이미지 분류 모델 자동 탐색 및 학습
– TextClassifier: 텍스트 분류 모델 자동 탐색 및 학습
각 클래스는 fit(), predict(), evaluate() 메서드를 공통적으로 제공

버전 호환성 문제
– AutoKeras는 내부적으로 Keras와 TensorFlow를 사용하므로, 특정 버전 조합에서만 안정적으로 동작
– 예: AutoKeras 1.x는 TensorFlow 2.x 및 해당 버전의 Keras와 호환
– 버전 불일치 시 모델 학습 오류나 API 불일치 발생 가능

NAS의 모델 구조 탐색 범위 제한
– AutoKeras의 NAS는 사전 정의된 검색 공간 내에서만 구조를 탐색
– 예: 특정 레이어 타입, 네트워크 깊이, 연결 방식 등이 제한됨
– 따라서 완전히 새로운 구조를 자동으로 생성하기보다는, 제한된 범위에서 최적화를 수행