BeeAI 공모전 교육 영상(06) - 머신러닝 모델 학습하기(188~211p)
머신러닝 모델을 구축하는 과정은 데이터 전처리가 완료된 시점부터 본격적으로 시작됩니다. BeeAI 플랫폼에서는 스파크(Spark) 기반의 MLlib 모듈을 활용하여 효율적인 모델 생성을 지원하고 있습니다. 모델 제작의 핵심은 단순히 알고리즘을 적용하는 것에 그치지 않고, 데이터가 머신러닝에 적합한 형태로 가공되었는지 확인하는 데 있습니다. 사용자는 다양한 오퍼레이터를 통해 데이터 적재와 처리 과정을 거치며, 최종적으로 비즈니스 목적에 부합하는 분석 모델을 설계할 수 있는 토대를 마련하게 됩니다. 머신러닝 알고리즘이 여러 피처를 동시에 학습하기 위해서는 개별 컬럼들을 하나의 벡터로 통합하는 과정이 필수적입니다. BeeAI의 벡터 어셈블러는 여러 피처 컬럼을 하나로 묶어 내부적으로 새로운 피처 컬럼을 생성하는 역할을 수행합니다. 웹상의 예제들은 이미 이 단계가 완료된 경우가 많아 간과하기 쉽지만, 실제 프로젝트를 수행할 때는 직접 수행해야 하는 중요한 전처리 단계입니다. 이를 통해 모델은 복합적인 데이터를 일관된 형식으로 인식하고 학습 효율을 극대화할 수 있는 준비를 마치게 됩니다. 머신러닝 모델은 기본적으로 수치 데이터를 기반으로 작동하기 때문에 문자열 데이터는 그대로 사용할 수 없습니다. 따라서 문자열을 인덱스로 변환하는 스트링 인덱서 작업이 필요합니다. 예를 들어 붓꽃의 종류를 맞추는 분류 문제에서 꽃의 이름을 숫자로 변환하여 학습시키고, 결과가 나오면 다시 레이블 컨버터를 통해 원래의 문자로 복구하는 과정을 거칩니다. 이러한 변환 과정이 유기적으로 연결되어야만 사용자가 이해할 수 있는 최종 결과를 도출할 수 있으며, 모델의 전반적인 완성도와 신뢰도가 높아집니다. 모델 제작 시에는 단순히 알고리즘 하나만 구동하는 것이 아니라, 전처리와 인덱싱 과정을 하나로 엮은 ML 파이프라인을 구성하는 것이 기본입니다. 파이프라인 전체를 저장해야 나중에 새로운 데이터로 추론을 진행할 때도 동일한 전처리 로직이 적용되어 데이터 형식 불일치로 인한 오류를 방지할 수 있습니다. BeeAI는 이러한 복잡한 파이프라인 구성을 내부적으로 자동화하여 제공하므로, 사용자는 구조적 한계를 고민하기보다 모델의 논리적 흐름과 분석 목적에 더 집중할 수 있는 효율적인 환경을 누릴 수 있습니다. 모델의 신뢰성을 확보하기 위해 BeeAI는 K-Fold 교차 검증 기능을 기본적으로 제공합니다. 데이터를 여러 묶음으로 나누어 반복 학습과 검증을 수행함으로써 특정 데이터에만 과적합되는 현상을 방지하고 일반화 성능을 높입니다. 또한 랜덤 포레스트와 같은 알고리즘에서 트리의 개수나 깊이 같은 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 성능을 찾아가는 과정도 지원합니다. 사용자는 다양한 파라미터 조합을 시도하며 성능 지표가 가장 우수한 베스트 모델을 선별할 수 있으며, 이 모든 실험 과정은 시스템 내에서 체계적으로 기록됩니다. 학습이 완료된 모델은 학습된 시각을 고유 ID로 삼아 리포지토리에 저장되며, 히스토리 파일을 통해 과거의 성능 변화를 한눈에 파악할 수 있습니다. 여기에는 정확도, F1 스코어, 정밀도, 재현율 등 다양한 지표가 기록되어 관리자가 모델의 성능 추이를 모니터링하기 용이합니다. 또한 재학습 워크플로우를 통해 주기적으로 모델을 갱신하고, 새로운 모델이 감지되면 자동으로 서빙 모델을 교체하는 오토 로딩 기능을 지원하여 운영의 연속성을 보장하는 것이 BeeAI가 가진 큰 기술적 장점 중 하나라고 할 수 있습니다. 실제 사례인 보스턴 주택 가격 예측이나 붓꽃 분류 실습을 통해 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 다층 퍼셉트론(MLP) 등 다양한 모델을 직접 적용해 볼 수 있습니다. 회귀 분석을 통해 연속적인 주택 가격을 예측하거나, 데이터를 범주화하여 다중 클래스 분류를 수행하는 등 분석 목적에 따라 유연한 대응이 가능합니다. 하나의 알고리즘에 의존하기보다 여러 모델의 성능을 비교 분석하여 최적의 대안을 선택하는 것이 중요하며, BeeAI는 이러한 복잡한 실험 과정을 직관적인 인터페이스와 강력한 엔진으로 뒷받침하여 사용자 편의를 돕습니다.
