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AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하는 기술이다. 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 등의 복잡한 단계를 자동화하여 머신러닝 전문 지식이 없는 사람도 쉽게 머신러닝 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 돕는다. 본 포스트에서는 AutoML의 개념과 필요성, 그리고 AutoML이 해결하고자 하는 문제점을 자세히 살펴본다.🤖 AutoML의 개념AutoML은 머신러닝 파이프라인의 여러 단계를 자동화하는 기술이다. 전통적인 머신러닝 모델 개발은 데이터 과학자의 전문적인 지식과 경험을 필요로 한다. 데이터 이해, 특징 추출, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등 많은 단계를 거쳐야 하며, 각 단계마다 적절한 방법을 선택하고 조정..

인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술이 발전하면서, 모델 개발 과정의 자동화에 대한 관심이 높아지고 있다. AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하여, 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포까지의 전 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 기술이다. 이 글에서는 AutoML의 개념, 장점, 사용 방법, 그리고 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠다.🤖 AutoML의 개념 (Definition of AutoML)AutoML은 머신러닝 모델 개발의 자동화된 접근 방식이다. 이는 데이터 준비, 특징 공학(feature engineering), 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 평가 및 배포를 포함한 머신러닝 파이프라인의..

머신러닝(ML) 모델 개발은 복잡하고 반복적인 과정을 거칩니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련, 평가, 배포 등 여러 단계를 거치며, 각 단계는 서로 의존적인 관계를 가집니다. 이러한 복잡성을 해결하고 개발 효율성을 높이기 위해 ML 파이프라인 자동화 도구의 중요성이 부각되고 있습니다. 이 글에서는 ML 파이프라인 자동화 도구의 개념, 필요성, 주요 도구 및 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.🚀 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)이란 무엇인가?머신러닝 파이프라인은 데이터 처리, 모델 훈련, 평가, 배포 등 일련의 단계를 자동화된 워크플로우로 정의한 것입니다. 각 단계는 특정 작업을 수행하는 모듈로 구성되며, 이러한 모듈들은 순차적으로 실행되어 최종적인 ML 모델 개발 및 운영을 가능하게 합니..