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개요Lightweight AutoML(LAM)은 저사양 환경에서도 머신러닝 모델의 자동 생성 및 최적화를 가능하게 하는 경량화된 AutoML 솔루션입니다. 전통적인 AutoML이 강력한 연산 자원을 전제로 한 반면, LAM은 IoT, 모바일, 엣지 디바이스 등 리소스 제약 환경에서도 실행 가능한 모델 학습과 추론 자동화를 목표로 합니다. 이를 통해 AI 기술의 확장성과 접근성을 대폭 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의LAM은 모델 탐색, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 선택 및 배포까지의 전 과정을 자동화하지만, 경량화된 알고리즘 및 효율적 파이프라인을 통해 낮은 자원에서도 실행 가능하도록 최적화된 AutoML 형태입니다.주요 목적은 고성능 컴퓨팅 자원 없이도 빠르고 효율적인 ML 워크..

개요Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법목적수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견필요성설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교자동 구조 설계전문가가 아닌 알고리즘이 ..

개요HPO(Hyper-Parameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터를 체계적으로 탐색하는 방법입니다. 그중에서도 Bayesian Optimization은 확률 기반의 지능형 최적화 기법으로, 적은 수의 시도로도 우수한 조합을 빠르게 찾아낼 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 특히 학습 시간이 긴 모델이나 튜닝 공간이 넓은 경우에 큰 효과를 발휘하며, AutoML, 딥러닝, 추천 시스템 등에서 활발히 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Bayesian HPO는 확률 모델(주로 Gaussian Process)을 기반으로 하여 하이퍼파라미터의 분포를 예측하고, 가장 가능성 높은 조합을 선택하는 최적화 기법입니다.목적최소한의 시도로 최대의 성능..

개요증강 분석(Augmented Analytics)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 데이터 준비, 분석, 인사이트 도출, 시각화를 자동화하는 차세대 데이터 분석 방식입니다. 전통적인 분석이 분석가의 수작업에 의존한 반면, 증강 분석은 자동화와 지능화를 통해 비전문가도 고급 분석이 가능하게 만드는 기술로, 데이터 민주화를 가속화하고 있습니다.1. 개념 및 정의증강 분석은 Gartner가 2017년 처음 제시한 개념으로, 다음의 세 가지 핵심 기능으로 정의됩니다:증강 데이터 준비(Augmented Data Preparation)자동화된 데이터 분석 및 통계 모델링NLQ(자연어 질의)를 통한 데이터 탐색과 설명 가능 분석이를 통해 조직 내 누구나 AI의 도움을 받아 데이터 기반 의사결정을 ..

개요앙상블 기법(Ensemble Learning)은 하나의 모델이 아닌 여러 개의 머신러닝 모델을 조합하여 예측 성능을 높이는 학습 방법입니다. 각각의 모델이 가진 약점을 보완하고, 예측 결과의 분산을 줄여 더 안정적이고 정확한 성능을 확보할 수 있습니다. 특히 Kaggle 대회 우승자들이 가장 즐겨 사용하는 실전형 전략이며, 분류, 회귀, 이상 탐지 등 다양한 ML 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 개의 개별 모델(weak/strong learner)을 결합해 하나의 예측 결과를 생성하는 기법목적단일 모델보다 높은 정확도, 일반화 성능 확보기본 가정여러 약한 모델의 조합은 강한 모델보다 더 뛰어난 성능을 낼 수 있음2. 앙상블 기법 유형유형설명대표 기법Baggi..

개요MLflow는 머신러닝 라이프사이클 전반을 관리하는 오픈소스 플랫폼으로, 실험 추적, 모델 저장 및 배포, 파이프라인 자동화 등을 지원하는 MLOps 핵심 도구입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 반복적인 실험과 모델 배포를 체계적이고 재현 가능하게 만들 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 MLflow의 핵심 구성 요소와 사용 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의MLflow는 Databricks에서 개발한 머신러닝 운영 자동화(MLOps) 플랫폼입니다. 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고, 모델을 버전별로 저장하며, 다양한 환경에서 재사용 가능한 형태로 모델을 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 파이썬, R, Java 등을 지원하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용됩니다.2. 특징 구분..

개요메타학습(Meta-learning)은 "학습하는 방법을 학습하는(Learning to Learn)" 인공지능(AI) 기술이다. 기존 머신러닝이 주어진 문제에 대해 모델을 학습시키는 것이라면, 메타학습은 다양한 문제를 해결하기 위한 최적의 학습 전략 자체를 학습한다. 이 글에서는 메타학습의 개념, 종류, 구성요소부터 실제 적용 사례까지 폭넓게 다룬다.1. 개념 및 정의메타학습은 머신러닝 모델이 다양한 작업(Task)에서 빠르게 일반화할 수 있도록, 기존의 학습 경험을 바탕으로 새로운 학습 전략을 스스로 구축하도록 설계된 접근 방식이다. 주로 소량의 데이터로 학습하는 Few-shot learning, Zero-shot learning에 활용되며, 사람처럼 빠르고 효율적으로 배우는 AI 구현을 목표로 한다..

개요MLOps(Machine Learning Operations)와 AutoML(Automated Machine Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 효율적인 개발과 운영을 지원하는 핵심 기술입니다. MLOps는 머신러닝 모델의 지속적인 배포, 모니터링, 유지보수를 위한 운영 기법이며, AutoML은 모델 개발을 자동화하여 비전문가도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 기술입니다.1. MLOps란?MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 최적화하는 DevOps 방식의 확장 개념입니다. 머신러닝 프로젝트에서 발생하는 운영상의 문제를 해결하여, 모델의 지속적인 개선과 안정적인 서비스 제공을 지원합니다.1.1 MLOps의 주요 원칙자동화된 머신러닝 파이프라인: 데이터 수집, ..