특성 공학 파이프라인 구축: 실무 가이드

데이터 과학/AI

데이터 분석

대상자

• 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어
• 중간~고급 수준의 기술 지식이 필요

핵심 요약

• 특성 공학 파이프라인은 데이터 변화에 대응할 수 있는 방어적 설계가 필요
• 특성 스키마를 첫 번째 시민으로 다루고, 명확한 계약, 검증, 진화 전략을 적용해야 함
• 오류 경계를 구현하여 파이프라인 전체가 실패하지 않도록 처리

섹션별 세부 요약

실패 사례

• 데이터 출처 변경: Unix 에포크 형식에서 ISO 8601 형식으로 변경
• 무음 파싱 실패: 시간 기반 특성 추출이 계속 실행되지만 null 값을 반환
• 기본값 대체: 누락된 시간 특성이 파이프라인 기본값(0)으로 대체
• 모델 성능 하락: 추천 모델 정확도 89%에서 67%로 6주간 하락
• 비즈니스 영향: 고객 참여도 23% 감소, 클릭률 31% 감소
• 감지 지연: 수동 모델 검토에서 특성 분포 변화가 발견됨

실패 비용

• 6주간 58만 달러의 수익 손실
• 40시간의 공학 시간 소요
• 3주간의 백필 데이터와 모델 재훈련 필요
• 자동 파이프라인 모니터링 신뢰도 손실

스키마 정의 및 검증

• FeatureSchema 클래스 사용: 이름, 데이터 타입, 제약 조건, 설명, 출처 필드, 계산 로직, 최신 업데이트 시간, 버전을 정의
• FeatureRegistryManager 클래스 사용: 특성을 등록하고 검증, 변환 로직을 관리
• FeatureValidator 클래스 사용: 데이터 타입 검증, 제약 조건 검증을 수행

특성 스키마 진화 관리

• FeatureSchemaEvolution 클래스 사용: 스키마 진화 전략을 적용
• 진화 전략: 제약 조건 추가, 제약 조건 완화, 데이터 타입 변경, 특성 폐기
• 후방 호환성 체크: 데이터 타입 변경, 제약 조건 변경 시 호환성 검증

오류 경계 구현

• FeatureProcessingErrorBoundary 클래스 사용: 에러 경계와 대체 전략을 적용
• 대체 전략: 스킵, 기본값 사용 등
• 에러 추적: ErrorTracker를 사용하여 에러 기록

결론

• 특성 공학 파이프라인은 데이터 변화에 대응할 수 있는 방어적 설계가 필수적
• 스키마 정의, 검증, 진화 전략을 명확히 정의하고, 오류 경계를 구현하여 파이프라인 안정성 확보
• 자동 모니터링과 실시간 검증을 통해 모델 성능 하락을 사전에 방지