ML 모델
ML 모델이란?
기계 학습 모델은 데이터 세트의 특정 패턴을 학습하고 학습한 패턴을 통해 인사이트와 예측 내용을 제공하는 알고리즘에 따라 조절된 지능형 파일입니다. ML 모델을 구축할 때 확보할 답을 정의하고, 모델이 작동하고 학습하는 매개변수를 설정합니다.
ML 모델이 새로운 데이터를 사용하기 시작하면 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 알려진 대상이 없는 광범위한 데이터에도 사용되며, 패턴을 활용하여 무작위 데이터를 처리하고 인사이트도 확보할 수 있습니다.
ML 모델의 작동 원리
ML 모델은 모든 유형의 데이터에서 솔루션, 패턴, 인사이트를 찾습니다. ML 모델이 특정 알고리즘을 통해 지원되는 경우 데이터 세트 학습 및 인사이트 발견을 시작할 수 있습니다. 확보하는 인사이트가 많을수록 모델이 해당 지식을 활용하여 더 빠르고 효율적으로 발견할 수 있습니다.
기본적으로 ML 모델이 작동하고 학습하는 방식은 인간의 경험을 바탕으로 구성됩니다. 컴퓨터가 사고하고 경험을 통해 학습하는 능력은 없지만, ML 모델을 지원하는 알고리즘이 최대한 경험과 비슷하게 시뮬레이션합니다. 알고리즘의 매개변수와 사전 설정을 통해 ML 모델이 경험에 기반한 학습을 복제합니다. 따라서 다른 방식으로는 불가능한 깊이 있는 수준의 분석과 예측이 가능합니다.
ML 모델이 학습에 사용하는 알고리즘은 해당 모델의 학습에 사용할 훈련 데이터를 바탕으로 생성됩니다. 이로써 데이터 센터에서 복합적인 경험이 가능하여 ML 모델의 학습, 훈련, 인사이트 확보뿐 아니라 조직에 도움이 되는 예측 역량을 대폭 강화할 수 있습니다.
ML 모델 유형
ML 모델의 주요 유형은 두 가지 방식으로 작동합니다. 둘 다 알고리즘을 활용하여 특정 데이터에서 학습 프로세스에 접근합니다. 중요한 차이는 구조화된 방식과 무작위 방식에 있습니다. 기계 학습 모델은 과거의 경험을 바탕으로 작동합니다. 다시 말해서 이 방식은 컴퓨터가 인간의 경험에 기반한 접근 방식을 통해 데이터를 평가합니다.
지도형 학습
지도형 학습 방식은 상수 또는 안정적인 변수를 통해 예측하는 과정이 있습니다. 이러한 형태의 알고리즘은 알려진 데이터와 이어지는 답을 적용하여 새로운 데이터 세트에서 예측을 위한 매개변수를 설정할 수 있습니다. 이 방식은 이전에 학습한 데이터에서 건설적인 매개변수가 조합되어 새로운 데이터를 정확히 예측할 수 있습니다.
비지도형 학습
비지도형 학습 방식은 데이터를 대략적으로 탐색하여 해당 데이터에 내제된 패턴과 구성의 기본적인 내용을 파악합니다. 지도형 학습에서와 같이 사전에 결정된 매개변수 없이 데이터를 통해 인사이트를 확보하고 추론하기 위해서는 알고리즘이 개별 패턴 또는 숨겨진 패턴의 발견을 목표로 데이터 세트를 탐색해야 합니다. 이 방식은 산업 전반에서 주로 사용되며, 시장 조사 및 유전자 시퀀싱 연구에서 인기가 있습니다.
ML 모델 구축 방법
ML 모델은 구축까지 다양한 단계로 구성됩니다. ML 모델의 빌드, 교육, 구축, 모니터링은 다음 프로세스를 통해 구현됩니다.
- 분석: 조직이 인사이트를 얻길 원하는 문제와 목표를 분석해야 합니다. ML을 운영하기에 적합한 기반을 갖추지 않은 조직도 있습니다. 조직에서 컨텍스트를 구축하는 것이 중요합니다.
- 알고리즘 선택: 조직의 데이터를 탐색하는 것이 핵심입니다. 모델에서 실행할 적절한 알고리즘을 선택하는 데 도움이 됩니다. 올바른 알고리즘을 선택하면 조직에서 직접적인 이점을 누릴 수 있는 인사이트와 실행 가능한 결과가 보장됩니다.
- 데이터 준비: 선택한 데이터 세트는 모델 프로세스에서 바로 실행할 수 있어야 합니다. 데이터 세트가 준비된 후에 ML 모델을 시작하여 인사이트를 수집하고 예측 활동을 할 수 있습니다.
- 구축: 문제 정의, 알고리즘 결정, 데이터 삭제가 완료되어 조직에서 사용자 정의 ML 모델을 구축할 수 있습니다. 문제 해결을 위해 목표를 설정한 효과적인 모델을 구축하는 것이 기계 학습의 기반에서 중요합니다.
HPE와 ML 모델
HPE Ezmeral Runtime Enterprise는 100% 오픈 소스 Kubernetes에서 클라우드 네이티브 및 비클라우드 네이티브 애플리케이션을 지원하는 업계 최초의 엔터프라이즈 등급 컨테이너 플랫폼입니다. 조직의 수익 창출 시간을 단축하며 AI, DL, ML과 같은 집약적 워크로드에 적합한 구성을 제공합니다. HPE Ezmeral Runtime Enterprise를 통해 베어 메탈에서 컨테이너를 실행하여 비용과 복잡성을 줄일 수 있습니다.
HPE Ezmeral Runtime Enterprise와 함께 통합 데이터 패브릭에서 탁월한 제어 권한과 영구 스토리지를 제공하는 BlueData 및 MapR을 사용하여 하드웨어를 직접 활용해야 하는 애플리케이션의 성능 개선 효과를 경험하십시오.
HPE Ezmeral에서 Apache Spark를 통해 자체 ML 모델을 구축할 수 있습니다. HPE Ezmeral 소프트웨어 포트폴리오는 완전한 빌드 및 구축 아키텍처를 지원합니다. 이제 개발을 간소화하는 동시에 인사이트 확보 시간을 단축하는 HPE 기계 학습 개발 시스템을 활용하여 모델을 구축, 교육, 최적화할 수 있습니다.
HPE 기계 학습 개발 환경으로 엔터프라이즈 규모에서 ML 모델의 협업 및 교육을 지원하고, HPE의 오픈 소스 Determined Training Platform을 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 생산 시간을 단축하고, AI 컴퓨팅 클러스터의 설치, 관리, 보안을 간소화합니다.
HPE가 Determined AI를 인수함에 따라 인공 지능 혁신을 촉진하는 서비스 제품군이 추가되었습니다. Determined AI는 다양한 기능을 제공하며, 사용자가 모델의 학습 속도를 대폭 높이는 데 도움이 됩니다. 신경 아키텍처 검색과 함께 고급 하이퍼파라미터의 데이터 최적화도 지원합니다. HPE의 탁월한 서비스 포트폴리오를 활용하여 인공 지능 및 기계 학습의 가능성을 실현할 수 있습니다.