ML 모델을 디버그하여 모델이 작동하도록 합니다. 모델이 작동하면 프로덕션 준비에 맞게 모델의 품질을 최적화합니다. 이 섹션에서는 디버깅 단계와 최적화 단계를 모두 다룹니다.
ML 디버깅의 차이점
ML 디버깅에 관해 알아보기 전에 먼저 ML 모델 디버깅과 일반적인 프로그램 디버깅의 차이점을 알아보겠습니다. 일반적인 프로그램과 달리 ML 모델에서 품질이 낮다고 해서 버그가 있는 것은 아닙니다. 대신, 모델 성능 저하를 디버그하기 위해 기존 프로그래밍에서보다 더 광범위한 원인을 조사합니다.
예를 들어 다음은 모델 성능 저하의 몇 가지 원인입니다.
- 특성에 예측 기능이 없습니다.
- 초매개변수는 최적화되지 않은 값으로 설정됩니다.
- 데이터에 오류와 이상치가 포함되어 있습니다.
- 특성 추출 코드에 버그가 있습니다.
ML 모델 디버깅은 실험을 실행하는 데 걸리는 시간으로 인해 복잡합니다. 반복 주기가 길어지고 오류 공간이 커지므로 ML 모델을 디버깅하는 것은 결코 쉽지 않습니다.
ML 모델 개발 프로세스
ML 모델 개발을 위한 권장사항을 따르면 ML 모델 디버깅이 더 간단해집니다. 권장사항은 다음과 같습니다.
- 한두 개의 특성을 사용하는 간단한 모델로 시작합니다. 간단하고 쉽게 디버그할 수 있는 모델로 시작하면 모델 성능이 저하되는 여러 가능한 원인을 좁히는 데 도움이 됩니다.
- 다양한 특성과 초매개변수 값을 시도하여 모델이 작동하도록 합니다. 디버깅을 간소화하기 위해 모델을 최대한 간단하게 유지합니다.
- 다음과 같이 반복적으로 시도하여 모델을 최적화하세요.
- 특성 추가
- 초매개변수 조정
- 모델 용량 증가
- 모델을 변경할 때마다 측정항목을 다시 살펴보고 모델 품질이 향상되는지 확인하세요. 오류가 없다면 이 과정의 설명에 따라 모델을 디버그합니다.
- 반복하면서 모델에 점진적으로 복잡성을 더합니다.