머신 러닝 파이프라인

머신 러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline)은 데이터 전처리부터 모델 학습, 예측, 평가, 배포까지 일련의 과정을 체계적으로 구성한 자동화 흐름이다. 파이프라인을 통해 반복 가능한 작업을 재사용 가능하고 일관성 있게 수행할 수 있으며, 실험 및 배포 환경에서 생산성을 크게 높인다.

1 개요

머신 러닝 파이프라인은 전체 모델링 과정에서 필요한 여러 단계를 순차적으로 연결한 구조이다. 각 단계는 독립적인 처리 블록으로 구성되며, 입력 데이터를 변환하거나 학습, 예측 등의 작업을 수행한다.

2 주요 단계

• 데이터 수집 (Data Collection)
  • 외부 소스(API, DB, 파일 등)로부터 원시 데이터를 수집한다.
• 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
  • 결측값 처리, 이상치 제거, 정규화, 인코딩 등 모델 학습에 적합한 형태로 데이터를 가공한다.
• 특성 선택 및 추출 (Feature Engineering)
  • 모델 성능에 영향을 줄 수 있는 유의미한 피처를 선택하거나, 새로 생성한다.
• 학습 데이터 분리 (Train-Test Split)
  • 데이터셋을 학습용(train)과 평가용(test)으로 분할하여 과적합을 방지한다.
• 모델 학습 (Model Training)
  • 머신 러닝 알고리즘에 학습 데이터를 공급하여 모델을 훈련시킨다.
• 모델 평가 (Model Evaluation)
  • 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score, RMSE 등 지표로 모델 성능을 측정한다.
• 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)
  • 최적의 파라미터 조합을 찾기 위해 Grid Search, Random Search 등을 사용한다.
• 모델 저장 및 배포 (Model Deployment)
  • 학습된 모델을 저장하고 API 형태로 서비스에 통합하거나, 운영 환경에 배포한다.

3 시각적 예시

# 간단한 scikit-learn 파이프라인 예시
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression())
])

pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)

4 장점

• 일관성 있는 데이터 흐름 관리
• 코드 재사용성 및 유지보수 용이
• 실험 반복 및 비교가 쉬움
• 운영 환경으로 전환이 용이 (MLOps와 통합 가능)
• 데이터 누출(leakage) 방지

5 활용 도구

• scikit-learn
  • `Pipeline`, `FeatureUnion` 등을 사용해 전처리와 모델을 연결
• TensorFlow Extended (TFX)
  • TensorFlow 기반 파이프라인 구성 및 운영 자동화 도구
• Apache Airflow
  • 스케줄 기반 워크플로우 관리로 ML 작업 자동화
• MLflow
  • 실험 추적, 모델 관리, 배포 자동화에 적합
• Kubeflow
  • Kubernetes 기반 머신러닝 파이프라인 구축용 플랫폼

6 같이 보기

• 특성 공학
• 모델 평가
• 하이퍼파라미터
• MLOps
• scikit-learn
• 데이터 전처리

7 참고 문헌

• Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O'Reilly Media.
• scikit-learn 공식 문서: https://scikit-learn.org/stable/modules/compose.html
• TensorFlow Extended (TFX): https://www.tensorflow.org/tfx