Active Learning: MLOps 파이프라인 강화를 통한 지능형 모델 운영 전략

핵심 기술

Active Learning은 데이터 드리프트 및 컨셉트 드리프트에 대한 모델의 반응성을 높여 지속적인 성능 개선을 가능하게 하는 ML 시스템의 핵심 구성 요소입니다. Python을 중심으로 MLflow, Airflow 등 MLOps 도구와 통합하여 모델의 관련성을 유지하고 규제 요구 사항을 준수하는 데 필수적입니다.

기술적 세부사항

• Active Learning 워크플로우: 모델 예측 → 불확실성 정량화 → 샘플 선택 → Human-in-the-loop 라벨링 → 모델 재학습 → 재배포의 순환적 프로세스를 따릅니다.
• 핵심 구성 요소:
  • Python: 워크플로우의 중앙 오케스트레이션 언어로 사용됩니다.
  • MLflow: 실험 추적 및 모델 버전 관리에 활용됩니다.
  • Airflow: Active Learning 파이프라인의 스케줄링 및 종속성 관리를 담당합니다.
  • Ray: 불확실성 추정 및 모델 재학습을 위한 분산 컴퓨팅을 제공합니다.
  • Feature Stores (e.g., Feast): 학습 및 추론 간 일관된 피처 가용성을 보장합니다.
  • Kubernetes: 모델 서빙 및 라벨링 인터페이스를 위한 컨테이너화된 워크로드 오케스트레이션에 사용됩니다.
  • Cloud ML Platforms (e.g., SageMaker, Vertex AI): 모델 배포 및 확장을 위한 관리형 서비스를 제공합니다.
• 쿼리 전략: 불확실성 샘플링, Query-by-Committee, Expected Model Change 등이 활용됩니다.
• 시스템 경계: 모델, 라벨링 인터페이스, 데이터 파이프라인의 책임 범위를 명확히 정의합니다.
• 배포 및 모니터링: 카나리 롤아웃을 통한 점진적 배포, 성능 저하 시 자동 재학습 트리거, 재배포 자동화를 위한 CI/CD 통합 및 롤백 메커니즘을 포함합니다.

개발 임팩트

• 성능 향상: 새로운 패턴의 사기 거래 탐지와 같이 예측 불가능한 변화에 대한 모델의 적응력을 높여 정확도를 개선합니다.
• 효율성 증대: 가장 정보가 풍부한 데이터 포인트에 대한 라벨링을 집중시켜 라벨링 비용과 시간을 최소화합니다.
• 지연 시간 감소: 불필요한 라벨링을 줄여 전반적인 모델 업데이트 및 추론 지연 시간을 단축합니다.
• 규제 준수: 모델의 공정성 및 설명 가능성에 대한 엄격한 규제 요구 사항을 충족하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응

(원문에 구체적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너

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