머신 러닝 프로젝트를 이끌기 위한 6가지 팁

머신러닝과 딥러닝은 더 이상 과대 광고나 유행어가 아닙니다. 한때 최전선에 있던 이 기술은 이제 기업과 스타트업의 기술 스택에서 중요한 구성 요소로 발전했으며, 소프트웨어 개발을 변화시켰습니다. 머신러닝(ML)은 기업의 의사결정 프로세스와 밀접하게 연관되어 있기 때문에 머신러닝 기술 스택은 단순한 정적 소프트웨어가 아닌 하나의 프로세스라는 점을 명확히 하고자 합니다.

머신러닝 솔루션은 올바른 데이터의 가용성과 양에 의해 좌우되며, 이는 인프라 구축, 유지 관리 및 개선에 대한 우리의 생각을 변화시킵니다. 이러한 요인으로 인해 머신러닝 솔루션 구축은 간단하지 않습니다. 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자, DevOps 엔지니어는 유용한 솔루션을 만들기 위해 여러 영역에서 협업해야 합니다. 이 문서에서는 머신 러닝 프로젝트를 이끄는 모든 조직이 따라야 할 6가지 모범 사례를 간략하게 설명합니다.

1. 목표 정의 및 프로젝트 요구 사항 지정

구체적인 목표나 목적을 정의하는 것은 말처럼 간단하지 않습니다. 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 다양한 접근 방식이 있으며, 어떤 접근 방식이 가장 좋은지 항상 명확하지는 않습니다. 목표를 명확하게 정의하는 데 시간을 덜 쓰고 싶을 수도 있지만, 목표를 잘못 정의하면 솔루션을 구축하는 팀이 우선순위를 정하지 못하고 다양한 모델이 무엇을 달성할 수 있는지 테스트하는 데 시간을 허비하여 프로젝트 추진력, 프로젝트 출시 가능성 및 끝없는 개발로 인한 투자 수익률(ROI)을 잃게 되므로 결국 프로젝트가 탈선하게 될 수 있습니다.

기업의 머신러닝 목표를 관리하려면 목표와 우선순위를 명확하게 정의하는 것이 필수적입니다. 계속 확장되는 범위와 평가 기준의 부재로 인해 일정이 초과되는 경우가 종종 발생하며, 이로 인해 ROI가 높고 기업의 목표를 달성하는 솔루션을 식별하는 데 집중하지 못하게 될 수 있습니다. 프로젝트 시작 단계부터 모두가 같은 목표를 향해 노력해야 합니다.

2. ML 프로젝트를 시작하기 전에 체크리스트 만들기

첫 줄의 코드를 작성하기 전에 진행 상황이 어떻게 나타날지에 대한 확실한 개념이 있어야 합니다. ML 프로젝트를 시작하기 전에 다음 질문을 생각해 보세요:

ML 프로젝트에서 달성하고자 하는 목표는 무엇인가요?
올바른 데이터를 보유하고 있나요?
모델의 성능은 어떻게 평가되나요?
모델이 가볍고 사용자 컴퓨터 또는 회사 서버에서 실행되어야 하나요?
모델이 데이터를 미리 처리할 수 있습니까, 아니면 실시간으로 실행할 수 있는 경량 모델이 필요합니까?
필요한 인프라가 마련되어 있나요?
더 큰 모델과 더 많은 GPU의 추가 성능이 실제로 사용 사례에 중요할까요, 아니면 ROI의 가치가 있을까요?
배포를 위한 요구 사항은 무엇인가요?
설명이 필요한가요?

3. 반복 프로세스 계획 및 정의

초기 모델이 프로덕션에 사용되고 있더라도 아직 작업이 완료된 것은 아닙니다. 머신러닝을 성공적으로 구현하기 위한 핵심은 소규모로 시작하여 보유한 데이터로 MVP를 실행하고 솔루션을 벤치마킹하여 모델의 정확도가 인간 수준의 성능과 비슷한지 또는 비교할 수 있는지 확인하는 것입니다. 그런 다음 추가 반복을 통해 ROI가 있는지 평가하고, 더 많은 데이터를 확보하는 데 투자하고, ML 기술이 아닌 방법으로 데이터가 충분하지 않은 엣지 케이스를 해결할 수 있는지 평가합니다.

항상 모든 새 솔루션에 대해 이 절차를 반복하고 다음 반복 전에 변경하세요. 비즈니스 목표는 거의 항상 다릅니다. 계산 집약적인 솔루션을 구동하는 기반 기술, 연구, 방법, 하드웨어가 진화하기 때문입니다. 이 모든 것들로 인해 운영 중인 세계 또는 업계의 변화하는 조건, 작업 중인 데이터, 새로운 기능 또는 새로운 시스템에 적응하기 위해 모델을 미세 조정하거나 최적화해야 할 필요가 생길 수 있습니다.

4. 기존 시스템에서 과거 데이터 수집

때로는 요구 사항이 명확하지 않아 올바른 목표를 즉시 파악하기 어려운 경우가 있습니다. 머신 러닝을 레거시 시스템에 통합할 때 이러한 경우가 많습니다. 애플리케이션이 수행할 작업과 머신 러닝이 수행할 기능에 대해 자세히 알아보기 전에 현재 시스템에서 가능한 한 많은 정보를 수집하세요.

이러한 방식으로 과거 데이터를 사용하여 당면한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 이 데이터는 최적화가 필요한 영역과 최적의 행동 방침을 즉시 알려줄 수도 있습니다.

5. 필요한 데이터에 대한 액세스 보장

문제를 파악한 후에는 관련 정보가 필요합니다. 대부분의 데이터 소스는 다음과 같은 웹사이트에서 무료로 액세스할 수 있으므로 이를 살펴볼 가치가 있습니다. Kaggle 및 UCI 데이터 세트. 문제가 뚜렷한 경우에는 직접 데이터를 수집, 정리 및 보관해야 할 수도 있습니다. 인터넷 스크래핑과 수집한 데이터를 수동으로 분류하는 것은 자주 사용되는 두 가지 옵션입니다. 필요한 데이터를 적절한 품질과 충분한 양으로 확보하면 초기 테스트 후 프로덕션에 적용할 가능성이 높은 유용한 ML 솔루션을 만들 수 있는 경우가 많습니다.

6. 올바른 기술 스택 평가 및 확보

선택한 ML 모델은 선택 후 수동으로 실행하여 정확성을 확인해야 합니다. 예를 들어 개인화된 이메일 마케팅의 경우, 전송되는 프로모션 이메일이 기준 전환율 이상으로 생성되지 않는다면 전략을 조정하고 더 많은 변수를 테스트해야 합니다.

성공적인 수동 테스트 후 최상의 기술을 선택해야 합니다. 데이터 과학 팀은 다양한 기술 스택 중에서 자유롭게 선택하여 실험하고 ML을 더 간단하게 만드는 기술 스택을 선택할 수 있어야 합니다. 속도, 안정성, ROI, 인력/고객 문제 해결 능력, 향후 사용 사례, 디바이스 또는 클라우드 성능에 대한 벤치마킹을 수행해야 합니다.

Skim AI는 어떤 도움을 줄 수 있나요?

머신러닝 및 딥러닝 모델은 광범위한 도메인 지식, 고품질 라벨링 데이터에 대한 액세스, 지속적인 모델 학습 및 개선을 위한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 머신러닝 모델 개선은 주어진 제약 조건에서 기존 모델의 단점을 체계적으로 해결하는 과정에서 발전하는 기술입니다. Skim AI는 학생부터 CEO에 이르기까지 모든 수준의 사람들에게 유용한 솔루션을 제공하여 잡음을 줄이고, 더 나은 인사이트를 파악하고, 중요한 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.