머신러닝 기초: 오토인코더 프로젝트
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
머신러닝
대상자
- *ML 엔지니어, 데이터 과학자, MLOps 전문가**
난이도: 중급~고급 (오토인코더 아키텍처, MLOps 통합, 모니터링 시스템 이해 필요)
핵심 요약
- 오토인코더 프로젝트의 핵심 목적: 학습된 잠재 공간(latent space)의 변화를 모니터링하고, 모델의 예측 정확도 및 데이터 품질을 유지하기 위한 시스템 설계
- 주요 도구 통합:
- MLflow (모델 트래킹, 파라미터/메트릭 로깅)
- Kubernetes (오토인코더 추론 서비스 배포)
- Airflow/Prefect (데이터 파이프라인 오케스트레이션)
- 주요 고려사항: 잠재 공간 드리프트(latent space drift)의 감지, 재구성 오류(reconstruction error), KL divergence 등의 지표 활용
섹션별 세부 요약
1. 사례: 모델 업데이트로 인한 잠재 공간 변화
- 30%의 가짜 양성(false positives) 증가 원인: 잠재 공간의 정규 거래 데이터 분포 변화
- 문제점: 모델 품질 향상과 동시에 잠재 공간 구조 모니터링 부족
- 해결 방향: 오토인코더 프로젝트를 통한 잠재 공간 관리 시스템 구축
2. 오토인코더 프로젝트 정의
- 시스템 구성 요소:
- 데이터 파이프라인, 모델 훈련/검증, 배포, 모니터링, 롤백 메커니즘
- MLOps 통합: MLflow, Airflow, Kubernetes, Feature Store(Feast) 등
- 주요 트레이드오프: 시스템 복잡성 vs 잠재 공간 드리프트로 인한 리스크
3. 실무 적용 사례
- 금융 분야: 재구성 오류 기반 사기 탐지
- 제조업: 센서/이미지 데이터 기반 결함 탐지
- 전자상거래: 사용자 잠재 공간 기반 개인화 추천
- 의료 분야: 환자 데이터 재구성 오류로 데이터 오류 감지
4. 구현 워크플로우
- 데이터 수집 및 전처리
- 분산 훈련(Ray/Dask)
- MLflow에 모델 등록
- Kubernetes 기반 추론 서비스 배포
- Prometheus/Evidently로 잠재 공간 모니터링
- PagerDuty 알림
- CI/CD 파이프라인 자동화
5. 실패 모드 및 대응
- 실패 사례:
- 과거 데이터 기반 모델의 데이터 분포 오래됨
- 입력 데이터 분포 변화로 인한 잠재 공간 드리프트
- 대응 전략:
- 자동 재훈련 파이프라인, 회로 차단기(circuit breaker), 자동 롤백, 입력 검증 강화
결론
오토인코더 프로젝트는 잠재 공간의 변화를 실시간 모니터링하고, MLflow/Kubernetes/CI/CD 통합을 통해 시스템 안정성을 확보하는 것이 핵심입니다. 재구성 오류, KL divergence 등의 지표를 활용한 자동 알림 및 롤백 시스템 구축이 필수적입니다.