머신러닝 기초: 액티브 학습 프로젝트

프로그래밍/소프트웨어 개발

데이터 분석

대상자

머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, MLOps 개발자
중간~고급 수준의 머신러닝 및 인프라 이해도를 가진 개발자에게 유용

핵심 요약

액티브 학습 프로젝트는 모델 재학습 주기를 줄이고, 라벨링 비용을 절감하는 데 핵심적 역할을 한다.
Query selection 전략(예: 불확실성 샘플링, 커밋tee 기반 질의)은 모델 성능 향상에 직접적으로 영향을 미친다.
Kubernetes, MLflow, Airflow와 같은 도구를 활용한 자동화된 파이프라인 구축이 필수적이다.

섹션별 세부 요약

1. 문제 상황과 액티브 학습의 필요성

2023년 Q3에 금융 기술 회사의 사기 탐지 모델에서 정확도 15% 감소로 고객 불만 증가
기존의 배치 학습 방식은 데이터 분포 변화에 대응하지 못해 2주 이상의 재학습이 필요
액티브 학습이 필요하다는 점이 강조됨

2. 액티브 학습의 정의 및 역할

액티브 학습은 데이터 수집, 모델 학습, 배포, 모델 폐기까지의 전체 머신러닝 시스템 생명주기의 핵심 요소
데이터 포인트 중 가장 유용한 샘플을 선택하여 라벨링, 비용 절감 및 모델 개선 가속
MLOps에서 지속적인 학습, 규제 준수, 저지연 추론 구현에 필수적

3. 시스템 구성 요소 및 상호작용

Feature Store: 불확실성 샘플링 또는 질의 전략에 필요한 특징 접근
MLflow/Kubeflow: 실험 파라미터, 모델 버전, 라벨링 출처 추적
Airflow/Ray: 액티브 학습 루프 실행 (데이터 선택, 라벨링 요청, 모델 재학습, 평가)
Kubernetes: 액티브 학습 서비스 (불확실성 추정, 질의 선택) 및 모델 서빙 인프라 배포
SageMaker, Vertex AI, Azure ML: 관리형 서비스를 통한 모델 학습, 배포, 모니터링

4. 액티브 학습의 주요 사용 사례

금융 분야: 모델이 가장 불확실한 거래를 사람이 검토하도록 선택
커머스/소셜 미디어: 커뮤니티 가이드라인 위반 가능성 있는 콘텐츠 우선 검토
의료 분야: 의사가 가장 유용하게 볼 수 있는 의료 이미지 선택
자율주행: 복잡한 교차로, 비정상 날씨 등 어려운 시나리오 데이터 수집
검색 관련성: 낮은 신뢰도 점수를 가진 결과를 인력 평가자에게 제공

5. 액티브 학습 파이프라인

Feature Store에 데이터 입력
액티브 학습 질의 선택자가 데이터 포인트를 선택
인력 라벨링 인터페이스를 통해 라벨링
라벨링된 데이터 다시 Feature Store에 입력 후 모델 재학습
모델 성능 모니터링을 통해 성능 저하 시 다시 질의 선택자 호출

6. 배포 및 운영 고려사항

Canary Deployment: 1-5% 트래픽으로 모델 성능 모니터링
CI/CD: 코드 변경 또는 데이터 드리프트 감지 시 자동 재학습 및 평가
Rollback: 성능 임계값 기반으로 자동 롤백 구현

7. 기술 구현 예시

Python (질의 선택):

```python

def select_uncertain_samples(features, model, n_samples=100):

probabilities = model.predict_proba(features)

entropy = -np.sum(probabilities * np.log(probabilities + 1e-9), axis=1)

uncertain_indices = np.argsort(entropy)[-n_samples:]

return uncertain_indices

```

Kubernetes (질의 선택자 배포):

```yaml

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

name: active-learning-selector

spec:

replicas: 1

selector:

matchLabels:

app: active-learning-selector

template:

metadata:

labels:

app: active-learning-selector

spec:

containers:

- name: selector

image: your-active-learning-image:latest

ports:

- containerPort: 8000

```

Bash (실험 추적):

```bash

mlflow experiments create -n "ActiveLearningExperiment"

mlflow runs create -e "ActiveLearningExperiment" -t "QueryStrategyA"

python active_learning_script.py --query_strategy A --n_samples 100

mlflow models package . -m model

mlflow models register -m model -n "FraudDetectionModel_AL_A"

```

8. 주요 고려사항 및 리스크

Stale Models: 액티브 학습 루프 중단 시 모델 오래됨 → 모니터링 및 알림으로 대응
Feature Skew: 훈련 데이터와 실시간 데이터 분포 차이 → 분포 모니터링 및 재학습
Latency Spikes: 복잡한 질의 전략 또는 데이터 접근 문제 → 알고리즘 최적화 및 캐싱
Labeling Errors: 라벨 불일치 → 간주자 합의 체크 등 품질 관리
Query Selector Bugs: 질의 선택 알고리즘 오류 → 알고리즘 테스트 및 모니터링

9. 최적화 기술

Batching: 다수의 데이터 포인트 한 번에 처리 → 오버헤드 감소
Caching: 자주 사용되는 특징 및 모델 예측 캐싱
Vectorization: 벡터화 연산으로 데이터 처리 속도 향상
Autoscaling: 요청량 기반 자동 확장
Profiling: 프로파일링 도구로 성능 병목 지점 분석

10. 성능 모니터링 및 관리

Prometheus/Grafana: 시스템 메트릭(CPU, 메모리, 지연 시간) 모니터링
OpenTelemetry: 액티브 학습 파이프라인 요청 추적
Evidently: 데이터 드리프트, 모델 성능 모니터링
Datadog: 로그 및 메트릭 통합 관리

11. 데이터 프라이버 및 보안

GDPR, CCPA 등 데이터 프라이버 규정 준수
IAM 정책 및 암호화로 모델 및 데이터 접근 보안
OPA 등 정치적 데이터 접근 정책 강제
ML 메타데이터 추적으로 모델 생명주기 감사

결론

액티브 학습은 빠르게 변화하는 데이터 환경에서 모델 성능을 유지하고 비용을 절감하는 데 핵심적인 역할을 한다.
Kubernetes, MLflow, Airflow와 같은 도구와 자동화된 파이프라인을 통해 고효율 액티브 학습 시스템을 구축해야 한다.
모니터링, 로깅, 보안을 철저히 해야 지속 가능한 머신러닝 운영이 가능하다.