DATAROBOT2 AI 모델 개발의 혁신, AutoML 기반 모델 선택의 모든 것 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 데이터 중심의 의사결정이 필수가 되었습니다. 이에 따라 AutoML(Auto Machine Learning) 기술이 주목받고 있으며, 이 기술은 기존의 복잡하고 시간이 많이 소요되던 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하여 누구나 쉽게 고성능의 예측 모델을 만들 수 있도록 돕고 있습니다. 과거의 머신러닝 개발은 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등 복잡한 단계를 수동으로 수행해야 했습니다. 그러나 AutoML 기반 모델 선택은 다양한 알고리즘 중 최적의 모델을 자동으로 선택하고, 성능을 극대화하는 과정을 포함하고 있습니다. 본 글에서는 AutoML의 정의부터 주요 과정, 활용 도구, 장점, 활용 사례에 이르기까지 AutoML 기.. 2025. 1. 18. 인공지능 시대를 혁신하는 AutoML의 모든 것 AutoML이란 무엇인가AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델링 과정의 복잡성을 줄이고 자동화하는 기술로, 데이터 준비부터 모델 배포까지의 과정을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 전통적인 머신러닝 과정에서는 데이터 과학자의 깊은 전문 지식이 필수적이었으나, AutoML은 이를 간소화하여 데이터 분석 및 예측 작업을 누구나 쉽게 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 비전문가도 인공지능(AI) 기술을 활용하여 효과적인 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.AutoML의 핵심 요소데이터 전처리 자동화AutoML은 누락된 값 채우기, 이상치 감지 및 제거, 데이터 정규화, 범주형 데이터 인코딩과 같은 데이터 전처리 과정을 자동화합니다. 이를 통해 사용자는 데이.. 2024. 11. 27. 이전 1 다음