노 코드 기계 학습이란 무엇인가요?

노 코드 기계 학습(ML) 플랫폼은 시각적 끌어서 놓기 플랫폼을 사용해 자동으로 기계 학습 모델을 구축하여 코드를 한 줄도 작성하지 않고 예측을 생성합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 정리, 모델 선택, 모델 훈련, 모델 배포 프로세스를 자동화합니다.

노 코드 ML은 기계 학습을 대중화합니다. 즉, ML 관련 지식이나 프로그래밍 경험이 없는 비즈니스 분석가가 기계 학습 모델을 구축하고 예측 결과를 생성하여 고객이 언제 이탈할지 또는 주문이 언제 배송될지를 예측하는 등, 당면한 문제를 해결할 수 있습니다. 

노 코드 ML vs. 전통적 ML

전통적인 ML에서는 숙련된 데이터 사이언티스트가 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 ML 모델을 구축합니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 세트를 가져와 수동/자동 데이터 정리 및 특성 추출 기법을 사용하여 ML용 데이터를 준비해야 합니다. 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 모델을 훈련하고 튜닝하는 데 사용할 일부 데이터를 선별해야 합니다. 

이와 달리, 노 코드 플랫폼은 최첨단 ML 프로그래밍 기능과 비즈니스 사용자도 ML 모델을 구축할 수 있는 사용이 간편한 도구를 결합합니다.

노 코드 ML 모델링은 AutoML과 다릅니다. AutoML은 기존 ML 프로세스를 간소화하는 데 사용되는 기법입니다. AutoML은 일반적으로 데이터 준비를 자동화하고, 자동화된 프로세스를 사용하여 적절한 알고리즘을 식별합니다. AutoML과 노 코드 ML의 주요 차이점은 AutoML에는 데이터 사이언티스트의 기술과 지식이 필요한 반면, 노 코드 ML에는 필요하지 않다는 것입니다. 

노 코드 ML이 중요한 이유

Amazon SageMaker와 같은 도구는 완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 모든 사용 사례에 맞춘 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어용으로 설계되었지만, ML을 사용한 혁신은 비즈니스 분석가에게도 요구됩니다.  

노 코드 ML은 비즈니스 분석가가 예측을 생성할 수 있도록 자동화된 기계 학습 기능을 제공하여 기술적 격차를 해소해줍니다.

노 코드 기계 학습 도구는 어떻게 작동하나요?

대부분의 노 코드 ML 도구는 간단한 그래픽 인터페이스 또는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다. 따라서 데이터 아이콘을 인터페이스로 끌어오거나 파일을 클릭하여 데이터 소스에 간단히 연결할 수 있습니다. 데이터를 가져오면 노 코드 플랫폼이 데이터를 정리하고 변환하므로, ML에 바로 사용할 수 있습니다.

노 코드 ML 플랫폼은 알고리즘 선택을 간소화합니다. 드롭다운 목록에서 알고리즘을 선택하는 경우도 있고, 플랫폼이 자동화된 선택 알고리즘을 실행하여 데이터에 가장 적합한 알고리즘을 찾는 경우도 있습니다. 플랫폼이 모델을 자동으로 훈련하고 예측 정확도와 결과에 가장 큰 영향을 미치는 특성에 대한 통계를 제공합니다. 훈련한 후에는 해당 노 코드 ML 모델을 사용하여 예측을 생성할 수 있습니다.

노 코드 ML 도구는 어떻게 활용할 수 있나요?

노 코드 ML을 활용하여 긴급한 문제에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 분석가는 노 코드 ML을 사용하여 영업 리드를 평가하고 전환 가능성이 가장 높은 리드를 예측할 수 있습니다. 재무 분석가는 신규 고객의 신용 리스크를 평가하거나 매출 증가를 예측하는 데 노 코드 ML을 사용합니다. 제조 분야에서 생산 분석가는 생산량의 제약을 예측하는 데 노 코드 ML을 사용하고, 물류 분석가는 최적의 운송 경로를 결정하는 ML 모델을 준비할 수 있습니다.

Amazon SageMaker를 사용한 노 코드 ML

Amazon SageMaker Canvas는 비즈니스 분석가에게 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하여 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 스스로 생성할 수 있도록 함으로써 ML의 접근성을 높입니다.

클라우드 및 온프레미스 데이터 소스의 데이터를 빠르게 연결, 액세스 및 결합하고, 데이터를 자동으로 탐지, 정리 및 분석하며, 버튼 클릭 한 번으로 ML 모델을 생성하고, 단일 또는 대량 예측을 생성할 수 있습니다. 또한 검토 및 피드백을 위해 SageMaker Studio를 사용하여 협업을 진행하고 데이터 사이언티스트에게 모델을 전송할 수 있습니다.

SageMaker Canvas를 시작하려면 자습서를 참조하세요.

노 코드 기계 학습 다음 단계

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