머신러닝 기초: 베이지안 네트워크
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, DevOps 엔지니어
난이도: 중급
핵심 요약
- 베이지안 네트워크(BN)는 확률적 그래프 모델로, 조건부 의존성을 유방향 비순환 그래프(DAG)로 표현하며, ML 시스템의 핵심 인프라로 간주됨
- BN의 운영은 MLflow, Airflow, Kubernetes 등과의 통합을 통해 모델 버전 관리, 자동화 배포, 모니터링이 가능
- BN의 핵심 이점: 확률적 추론, 설명 가능성, 규제 준수, 스케일링 가능성
섹션별 세부 요약
1. 베이지안 네트워크의 정의 및 역할
- BN은 변수 간 조건부 의존성을 DAG로 표현하며, 확률적 추론을 통해 불확실성을 처리
- ML 시스템의 전체 생명주기에 적용: 데이터 탐색, 특성 공학, 모델 배포, 모니터링, 폐기
- 규제 산업과 대규모 추론에 필수적
2. BN과 인프라의 통합
- MLflow: BN의 구조와 파라미터를 모델 버전으로 관리
- Airflow/Prefect: BN 훈련 및 업데이트를 DAG로 자동화
- Ray/Dask: 복잡한 BN의 분산 추론을 지원
- Kubernetes: BN 추론 서비스를 컨테이너화 및 자동 스케일링
- Feature Store: 훈련과 추론의 일관성 유지
- SageMaker/Vertex AI: BN 훈련 및 배포를 관리형 서비스로 제공
3. BN의 실무 적용 사례
- A/B 테스트: 사용자 행동 및 트리트먼트 효과 모델링
- 모델 롤아웃: 새 버전의 다운스트림 영향 예측
- 금융 규제 준수: 금융 거래 리스크 평가
- 개인화 추천: 사용자 선호도 및 제품 관계 분석
- 예측 유지보수: 센서 데이터와 부품 고장 의존성 모델링
4. BN의 운영 워크플로우
- 훈련: 데이터 수집 → 특성 공학 → BN 구조 및 파라미터 학습
- 버전 관리: MLflow에 모델 등록
- 배포: Kubernetes에 컨테이너화된 추론 서비스 배포
- 추론: REST API를 통해 확률적 예측 제공
- 모니터링: Prometheus/Grafana를 통해 지연, 예측 정확도, 특성 드리프트 추적
- CI/CD: 캐나리 배포 및 자동 롤백
5. BN의 주요 도전 과제 및 대응
- 모델 노화: 데이터 드리프트 감지로 자동 재훈련
- 특성 불일치: 특성 모니터링 및 데이터 검증
- 지연 스파이크: 캐싱, 배치 처리, 자동 스케일링
- 구조 학습 오류: 전문가 검토 및 민감도 분석
- 수치 불안정성: 정규화 기법, 강건 추정법
6. BN 모니터링 및 최적화 전략
- 지연(P90/P95): 하드웨어 가속(GPU) 및 캐싱 활용
- 통과량: 배치 처리, 분산 추론(Ray/Dask)
- 모델 정확도 vs 인프라 비용: 모델 압축 또는 단순화
- 모니터링: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Evidently, Datadog 활용
- 핵심 지표: 지연, 통과량, 예측 정확도, 특성 드리프트, 자원 사용률
7. 보안 및 재현성 보장
- 보안: OPA, IAM, Vault, ML 메타데이터 추적
- 재현성: MLflow 및 CI/CD 파이프라인(GitHub Actions, Argo Workflows)
- 롤백 전략: 자동 롤백 메커니즘 구현
- 조건부 독립성 가정 무시: 모델 테스트 및 정책 검증
결론
- BN 운영은 MLflow로 모델 버전 관리, Kubernetes로 배포, Prometheus/Grafana로 모니터링하는 것을 추천
- 모델 정확도와 인프라 비용의 균형을 위해 모델 압축 또는 분산 추론 적용
- 보안 및 재현성을 위해 OPA, IAM, Vault, ML 메타데이터 추적 도구 활용
- BN의 실무 적용은 A/B 테스트, 금융 리스크 평가, 개인화 추천 등에서 핵심적 역할 수행