머신 러닝 모델을 성공적으로 사용하는 4가지 요소

Jason Revelle, CTO, Datatron 저자

전문가, 분석가, 그리고 실제 구현 경험을 가진 사람들은 머신 러닝(ML)의 장점을 칭송하며, 많은 기업들이 다양한 용도로 ML을 채택하고 있습니다. ML의 명성은 인간의 인지 능력을 컴퓨터화하고 디지털 변화를 더욱 가능하게 하는 데 있습니다. 그러나 ML이 큰 약속을 가지고 있지만, 생산에서 관리해야 하는 팀에게는 어려운 작업이 될 수 있습니다.

기업들은 다양한 작업을 위해 ML을 구현하고 있습니다. 예를 들어, 건강 위험을 분류하는 것, 문서를 처리하는 것, 가격을 예측하는 것, 사기를 탐지하는 것, 예방적 유지 보수를 하는 것 등입니다. 팀은 역사적인 데이터에서 모델을 훈련하고 평가하여 성능과 정확성 목표에 맞게 조정합니다. 기업들은 예측, 분류, 또는 미래 결과를 예측하고 그 예측에 따라 행동함으로써 ML이 약속하는 높은 가치를 얻으려 합니다.

그러나 이러한 비즈니스 가치는 높은 운영 비용을 수반합니다. 모델이 “준비”되면, 신뢰할 수 있는 전달 메커니즘을 통해 자동화되며, 운영 팀은 모델의 수명 주기를 전체적으로 관리해야 합니다. 데이터는 훈련에 사용된 데이터와 비교하여 예상 품질과 사용 가능해야 합니다.

머신 러닝 모델을 성공적으로 사용하는 4가지 요소를 고려해야 합니다.

1. 여러 버전을 빠르게 배포하는 방법

머신 러닝 모델은 실제 생산 데이터에 의존하는 반복적인 프로세스를 필요로 합니다. 모델을 쉽고 유연하게 배포할 수 있는 대상에 투자해야 합니다. 모델을 배포하여 결과를 기록하고, 생산 시스템이나 고객이 결과를 볼 수 없도록 해야 합니다. 모델을 쉽게 배포할 수 있는 능력이 필요합니다.

2. 전통적인 애플리케이션 중심의 “승인된 소프트웨어” 정책에 맞지 않는다.

ML은 빠르게 성장하고 다양화되며, 많은 기술 제공업체가 있습니다. IT는 운영 환경을 위한 적절한 지원, 보안 스캔, 및 제어를 유지해야 합니다. 그러나 ML 관행에 대한 동일한 제어와 프로세스를 적용하면 잠재적인 수익을 크게 감소시킬 수 있습니다.

3. 머신 러닝 모델 개발 수명 주기는 소프트웨어 개발 수명 주기와 다르다.

소프트웨어 개발과 머신 러닝 모델 생성은 매우 다른 프로세스입니다. 모델 배포를 소프트웨어 릴리스와 동일하게 취급하면 모니터링 및 분석과 같은 교차 기능에서 격차가 발생하고, 생성자와 운영자 간의 지식 전송에 대한 높은 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 모델을 배포하고 지원하는 전문가들은 모델과 데이터가 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.

4. 확장성 계획

자동 배포 시스템을 사용하여 머신 인텔리전스 도구를 배포해야 합니다. 이를 통해 여러 목표를 달성할 수 있습니다. 클러스터에서 실패를 자동으로 모니터링하고, AI 알고리즘을 사용하여 잠재적인 문제를 사전에 경고할 수 있습니다. 또한 여러 소스의 분석 보고서를 하나의 중앙 집중식 대시보드로 통합하여 머신 러닝 모델이 예상대로 수행되는지 확인할 수 있습니다.

학습 곡선을 마스터하라

ML 프로젝트를 시작하기 전에, ML 모델이 조직에 큰 이점과 효율성을 제공할 수 있지만, 제대로 관리하지 않으면 제대로 작동하지 않을 수 있다는 것을 이해해야 합니다. 위의 4가지 요소를 고려하여 운영의 복잡성과 위험을 이해하고, 모델을 쉽게 변경하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 해야 합니다.