머신 러닝 파이프라인은 많은 이점을 제공합니다.

• 모듈화: 파이프라인을 사용하면 머신 러닝 프로세스를 잘 정의된 모듈식 단계로 세분화할 수 있습니다. 각 단계를 독립적으로 개발, 테스트 및 최적화할 수 있어 워크플로를 더 쉽게 관리하고 유지할 수 있습니다.
   

• 재현성: 머신 러닝 파이프라인을 사용하면 실험을 더 쉽게 재현할 수 있습니다. 파이프라인에서 단계의 순서와 관련 매개 변수를 정의하면 전체 프로세스를 정확하게 재현하여 일관된 결과를 확보할 수 있습니다. 단계가 실패하거나 모델의 성능이 저하되는 경우 경고를 보내거나 수정 작업을 수행하도록 파이프라인을 구성할 수 있습니다.
   

• 효율성: 파이프라인은 데이터 사전 처리 , 기능 엔지니어링 및 모델 평가와 같은 다양한 일상적인 작업을 자동화합니다. 이러한 효율성 덕분에 시간을 상당히 절약하고 오류 위험을 줄일 수 있습니다.
   

• 확장성: 파이프라인은 대규모 데이터 세트나 복잡한 워크플로우를 처리하도록 쉽게 확장할 수 있습니다. 데이터 및 모델이 더 복잡해졌을 때, 모든 것을 처음부터 다시 구성하면서 시간을 소모할 필요 없이 파이프라인을 조정할 수 있습니다.
   

• 실험: 파이프라인 내에서 개별 단계를 수정하여 다양한 데이터 사전 처리 기술, 기능 선택, 모델을 실험해 볼 수 있습니다. 이러한 유연성으로 빠른 반복과 최적화를 실현할 수 있습니다.
   

• 배포: 파이프라인을 활용하면 머신 러닝 모델을 프로덕션에 쉽게 배포할 수 있습니다. 모델 훈련 및 평가를 위한 잘 정의된 파이프라인을 구축한 후에 이를 애플리케이션이나 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.
   

• 협업: 파이프라인을 사용하면 데이터 과학자와 엔지니어 팀의 협업이 더 쉬워집니다. 워크플로우가 구조화되고 문서화되므로 팀원들이 프로젝트를 쉽게 이해하고 기여할 수 있습니다.
   

• 버전 제어 및 설명서: 버전 관리 시스템을 사용해 파이프라인의 코드 및 구성 변경 사항을 추적하고, 필요한 경우 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다. 잘 구조화된 파이프라인은 각 단계를 문서화하는 데 도움을 줍니다.

머신 러닝 기술은 빠른 속도로 발전하고 있지만, 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 구축하고 배포하는 과정은 몇 가지 주요 단계로 구분할 수 있습니다. 

1. 데이터 수집: 이 초기 단계에서는 데이터베이스, API 또는 파일과 같은 다양한 데이터 소스에서 새 데이터를 수집합니다. 이 데이터 수집에는 유용하게 사용하기 위해 사전 처리를 거쳐야 할 수도 있는 원시 데이터가 포함되는 경우가 많습니다.
    

2. 데이터 사전 처리: 이 단계에는 모델링을 위한 입력 데이터 정리, 변환 및 준비가 포함됩니다. 일반적인 사전 처리 단계에서는 결측값 처리, 범주형 변수 인코딩, 숫자 피처 스케일링, 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할하는 작업이 수행됩니다.
    

3. 기능 엔지니어링: 기능 엔지니어링은 모델의 예측력을 개선할 수 있는 새로운 기능을 만들거나, 데이터에서 관련 기능을 선택하는 프로세스입니다. 이 단계에서는 종종 도메인에 대한 지식과 창의력이 필요합니다.
    

4. 모델 선택: 이 단계에서는 문제 유형(예: 분류, 회귀), 데이터 특성 및 성능 요구 사항에 따라 알맞은 머신 러닝 알고리즘을 선택합니다. 하이퍼 매개 변수 조정을 고려할 수도 있습니다.
    

5. 모델 학습: 선택된 모델이 선택된 알고리즘을 사용하여 학습 데이터 세트에서 학습합니다. 학습 데이터 내의 기본 패턴과 관계를 학습하는 작업이 여기에 포함됩니다. 새로운 모델을 학습시키지 않고 미리 학습된 모델을 사용할 수도 있습니다.
    

6. 모델 평가: 학습 후에는 별도의 테스트 데이터 세트를 사용하거나 교차 검증을 통해 모델의 성능을 평가합니다. 특정 문제에 따라 다르지만 일반적인 평가 메트릭에는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 평균 제곱 오차 등이 포함될 수 있습니다.
    

7. 모델 배포: 만족스러운 모델을 개발하고 평가한 후에는 프로덕션 환경에 배포하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 배포에는 API 생성 및 다른 시스템과의 통합이 포함될 수 있습니다.
    

8. 모니터링 및 유지 관리: 배포 후에는 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 변화하는 데이터 패턴에 적응하기 위해 필요한 경우 모델을 재교육하는 것이 중요합니다. 이 단계를 통해 모델이 실제 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있는 상태를 유지할 수 있습니다.

머신 러닝 수명 주기는 복잡성 측면에서 다양할 수 있으며, 사용 사례에 따라 하이퍼 매개 변수 최적화, 교차 검증 및 기능 선택과 같은 단계가 추가로 포함될 수 있습니다. 머신 러닝 파이프라인의 목표는 이러한 프로세스를 자동화하고 표준화하여 다양한 애플리케이션을 위한 ML 모델을 더 쉽게 개발하고 유지 관리하는 것입니다.

머신 러닝 파이프라인의 역사는 머신 러닝 및 데이터 과학의 발전과 밀접하게 연결되어 있습니다. 데이터 처리 워크플로우의 개념은 머신 러닝 이전부터 존재했지만, 오늘날 우리가 알고 있는 머신 러닝 파이프라인의 공식화 및 광범위한 사용은 최근에 발전했습니다.

초기 데이터 처리 워크플로우(2000년대 이전): 머신 러닝이 널리 채택되기 전에는 데이터 정리, 변환 및 분석과 같은 작업에 데이터 처리 워크플로우가 사용되었습니다. 이러한 워크플로우는 일반적으로 수동으로 이루어졌으며 스크립팅 또는 스프레드시트 소프트웨어와 같은 툴이 사용되었습니다. 하지만 이 시기에는 머신 러닝이 이러한 프로세스의 중심이 되지 못했습니다.

머신 러닝의 등장(2000년대): 2000년대 초반에 알고리즘, 연산 능력, 대규모 데이터 세트의 가용성 등이 발전하면서 머신 러닝이 각광 받기 시작했습니다 연구자와 데이터 과학자들이 다양한 영역에 머신러닝을 적용하면서 체계적이고 자동화된 워크플로우에 대한 필요성이 커졌습니다.

데이터 과학의 부상(2000년대 후반~2010년대 초반): 통계, 데이터 분석, 머신 러닝을 결합한 '데이터 과학'이라는 용어가 종합적 분야로 인기를 얻게 되었습니다. 이 시기에는 데이터 사전 처리, 모델 선택 및 평가 등 데이터 과학 워크플로우가 공식화되어 머신 러닝 파이프라인의 필수 요소로 자리 잡았습니다.

머신 러닝 라이브러리 및 도구 개발(2010년대): 2010년대에는 파이프라인 생성을 지원하는 머신 러닝 라이브러리 및 툴이 개발되었습니다. Python용 scikit-learn 및 R용 caret과 같은 라이브러리는 머신 러닝 모델 구축 및 평가를 위한 표준화된 API를 제공하여 파이프라인을 더 쉽게 구축할 수 있게 되었습니다.

AutoML의 부상(2010년대): 머신 러닝 파이프라인 구축 프로세스 자동화를 목표로 하는 자동화된 머신 러닝(AutoML) 툴 및 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 툴은 일반적으로 하이퍼 매개 변수 조정, 기능 선택, 모델 선택과 같은 작업을 자동화하여 시각화 및 튜토리얼을 통해 비전문가도 머신 러닝에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 파이프라인을 구축하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 워크플로우 관리 플랫폼의 예로 Apache Airflow를 들 수 있습니다.

DevOps와의 통합 (2010년대): 머신 러닝 파이프라인이 DevOps 사례와 통합되기 시작하여 머신 러닝 모델의 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)가 가능해졌습니다. 이러한 통합으로 인해 ML 파이프라인에서 재현성, 버전 관리 및 모니터링의 필요성이 대두되었습니다. 이 통합을 머신 러닝 운영 또는 MLOps라고 하며, 이는 데이터 과학 팀이 ML 오케스트레이션 관리의 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 실시간 배포에서 파이프라인은 요청 후 밀리초 이내에 요청에 응답합니다.