18 - 모델 선택과 최적화도 자동으로 끝내기: AutoML 이해하기

머신러닝 모델을 개발할 때 가장 어렵고 시간-consuming한 단계 중 하나는 어떤 알고리즘을 사용할지, 그리고 하이퍼파라미터를 어떻게 조정할지 결정하는 과정입니다.
이러한 복잡한 과정을 대신해주는 기술이 바로 AutoML(Automated Machine Learning)입니다.

이번 글에서는 AutoML의 개념과 주요 프레임워크, 그리고 실제로 TPOT을 활용해 최적 모델을 자동으로 찾는 실습까지 함께 해보겠습니다.

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1️⃣ AutoML이란?

AutoML은 데이터 전처리부터 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 과정을 자동화하는 기술입니다.
덕분에 머신러닝 경험이 적은 사용자도 높은 성능의 모델을 쉽게 개발할 수 있습니다.

✅ AutoML의 장점

기능	설명
✅ 모델 탐색 자동화	수많은 알고리즘 중 가장 성능 좋은 모델 조합을 자동으로 찾아줍니다.
✅ 하이퍼파라미터 튜닝	grid search, random search, 베이지안 최적화 등을 자동 적용
✅ 효율적인 시간 사용	반복 작업을 줄여 데이터 과학자의 생산성을 향상
✅ 누구나 사용 가능	비전문가도 GUI나 코드 몇 줄로 모델을 생성할 수 있습니다.

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2️⃣ 주요 AutoML 프레임워크

프레임워크	특징
Google AutoML	GCP 기반 AutoML, GUI로 모델 학습 가능 (비전/번역/텍스트 등 지원)
Auto-sklearn	Scikit-learn 기반 AutoML, 베이지안 최적화를 활용
TPOT	진화 알고리즘 기반의 ML 파이프라인 탐색기
H2O AutoML	대규모 데이터, 병렬 분산 학습에 특화된 AutoML 솔루션

대부분의 프레임워크는 모델 성능을 기준으로 다양한 알고리즘 조합을 탐색하며, 자동으로 가장 적합한 파이프라인을 찾아줍니다.

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✅ 실습: TPOT으로 최적 머신러닝 모델 찾기

이번 실습에서는 TPOT(Python용 Tree-based Pipeline Optimization Tool)을 사용하여
최적의 머신러닝 파이프라인을 자동으로 탐색하고 학습해보겠습니다.

📦 사전 준비

pip install tpot scikit-learn

🧪 코드 예시

from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 로드
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# AutoML 실행 (최적 모델 탐색)
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=20, verbosity=2, random_state=42)
tpot.fit(X_train, y_train)

# 최적 모델 출력
print(tpot.fitted_pipeline_)

🔍 코드 설명

• generations: 진화 알고리즘에서 세대를 의미 (모델 개선 횟수)
• population_size: 탐색할 모델 개수
• verbosity: 로깅 수준 (2로 설정 시 과정이 상세하게 출력됨)
• 최종 출력 결과는 최적 알고리즘과 전처리 과정을 포함한 sklearn 파이프라인 형태로 표시됩니다.

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🏆 오늘의 핵심 요약

항목	설명
✅ AutoML	머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하는 기술입니다.
✅ 프레임워크	Google AutoML, Auto-sklearn, TPOT, H2O AutoML 등 다양한 선택지가 있습니다.
✅ TPOT 실습	진화 알고리즘을 통해 최적의 모델과 파이프라인을 자동으로 찾을 수 있습니다.