Auto ML이 기존 머신러닝 작업과 기술적으로 다른 점은 무엇일까요?

AutoML은 기존의 머신러닝 작업과 기술적으로 다른 점이 있습니다. 기존의 머신러닝 작업은 데이터 과학자나 전문가가 데이터를 수집하고, 전처리하며, 모델링과 평가를 수행하는 일련의 작업을 필요로 합니다. 하지만 AutoML은 이러한 과정을 자동화하여 데이터 과학 경험이 적은 사용자도 쉽게 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 합니다.

 

AutoML은 다음과 같은 기술적 특징을 가집니다.

1. 자동화된 전처리: AutoML은 데이터의 전처리 작업을 자동화합니다. 이는 데이터셋에서 누락된 값이나 이상치와 같은 문제를 처리하고, 데이터를 정규화하거나 스케일링하는 등의 작업을 수행합니다.
2. 모델 선택과 구성: AutoML은 다양한 머신러닝 알고리즘을 자동으로 시도하며, 최상의 모델을 선택합니다. 또한 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 최적의 성능을 달성합니다.
3. 모델 해석: AutoML은 생성된 모델의 결과를 해석할 수 있도록 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 모델의 작동 방식을 이해하고, 모델의 결정을 지원하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

따라서 AutoML은 머신러닝 모델을 구축하고 성능을 최적화하는 데 있어 기존의 방법보다 더욱 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 해줍니다.