자동화된 머신러닝 애플리케이션이 어떻게 업무에 도움이 될까요?

앞서 말씀드린 것처럼 자동화된 머신러닝은 실제로 프로세스를 자동화합니다: 데이터 전처리, 특징 추출, 가장 생산적인 모델 선택 및 배포. 그리고 모든 전처리 작업이 내장됩니다.

우리가 알다시피, 머신러닝 모델이나 분류 모델의 최적성과 성능은 학습률, 배치 크기 등의 하이퍼파라미터 값에 크게 의존합니다. 따라서 하이퍼파라미터 값을 수동으로 조정하는 것은 매우 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다. 그러나 자동화된 머신러닝을 사용하면 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데 훨씬 적은 시간과 노력이 필요합니다.

자동화된 머신러닝은 분류 모델과 머신러닝 모델을 높은 효율성으로 구축하면서 시간과 돈을 절약해 줍니다. 즉, 머신러닝 모델의 전처리, 개발 및 테스트 과정에서 많은 시간이 절약되고 반복적인 작업을 자동화함으로써 짧은 시간 안에 높은 정확도의 개선된 모델을 제공합니다.

자동 머신러닝은 모든 산업의 기업과 조직이 머신러닝의 이점을 활용할 수 있도록 가능하고 접근하기 쉽게 만들어 줍니다.

모든 기업이 데이터 과학자를 고용할 예산이나 시설을 갖추고 있는 것은 아닙니다. 하지만 자동화된 머신러닝을 사용하면 많은 데이터 과학자나 머신러닝 전문가를 고용할 필요가 없게 됩니다.

자동화된 머신러닝의 또 다른 장점은 회사나 조직의 모든 사람이 기술을 이용할 수 있고 접근 가능하게 만든다는 것입니다.

자동화된 머신러닝을 통해 기업은 어떠한 코딩도 필요하지 않으며 생산성이 크게 향상됩니다. 왜냐하면 이렇게 하면 데이터 과학자와 전문가들이 머신러닝 모델 구축의 반복적인 프로세스가 자동화되므로 더 중요한 비즈니스 문제에 집중하고 더 복잡한 문제를 해결하는 데 훨씬 더 많은 시간을 가질 수 있기 때문입니다.

자동화된 머신러닝은 회사가 데이터로부터 통찰력이 필요하지만 그 일을 수행할 머신러닝 전문가가 없을 때 유용합니다. 자동화된 머신러닝을 사용하면 머신러닝 지식이 필요하지 않으며, 회사의 모든 사람이 복잡한 분류 모델을 실행할 수 있게 하고 머신러닝 기술에 대한 완전한 접근 기회를 제공합니다.

다음은 자동화된 머신러닝 애플리케이션의 일상 사용 사례입니다:

• 호텔: 리뷰와 댓글을 데이터로 ML 애플리케이션에 제공하고 좋은/나쁜 점을 분류할 수 있는 최고의 분류기를 구축하게 함으로써, 사람들이 호텔에 대해 어떻게 생각하는지와 대부분의 사람들 의견에서 좋은 점과 나쁜 점이 무엇인지 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 의료: 환자들로부터 오는 예약 요청을 증상에 따라 관련 의사에게 배정합니다. 환자의 증상을 고려하여 각 환자에 적합한 의사를 예측하는 자체 모델을 구축할 수 있지만, 예약을 올바른 의사에게 배정하는 것이 매우 중요하므로 정확한 예측과 높은 정확도를 가진 모델이 필요합니다. 자동화된 머신러닝을 사용하면 모델을 빠르게 훈련하고 테스트한 후 새로운 데이터에 사용할 수 있으므로 모델의 결과를 신뢰할 수 있습니다.
• Twitter: 회사가 매일 받는 수백 개의 트윗을 분류하여 자사 성과에 대한 사람들의 피드백과 의견을 파악하고 회사를 개선할 수 있습니다. 자동화된 머신러닝 애플리케이션을 사용하여 높은 정확도의 자체 분류 모델을 쉽게 만들고 많은 시간, 노력 및 비용을 절약할 수 있습니다.

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