패스트캠퍼스 환급챌린지 10일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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수강 후기

안녕하세요. 환급챌린지 10일차 포스팅입니다.
오늘은 Model Training(모델 학습)에 대해 배워봤습니다.

머신러닝 모델을 학습시키는 과정에는 단순히 데이터를 넣고 결과를 예측하는 것 이상의 전략이 필요합니다. 특히, 어떤 방식으로 모델을 학습시키느냐에 따라 성능과 활용성이 크게 달라질 수 있다는 점이 오늘 강의에서 가장 인상 깊었던 부분이었습니다.

Model Training의 주요 유형

오늘 강의에서는 머신러닝 모델을 학습하는 다양한 방법을 배웠습니다. 크게 Batch Learning, Online Learning, Transfer Learning이 대표적인 방식이었는데, 각각의 특징이 뚜렷했습니다.

1. Batch Learning (배치 학습, 오프라인 학습)
   • 전체 데이터를 한 번에 학습시키는 방식입니다.
   • 데이터가 충분히 준비된 상태에서 학습을 진행하며, 학습이 끝나면 모델이 고정됩니다.
   • 장점: 모델이 한 번 학습되면 빠르게 예측 가능하며, 비교적 안정적인 성능을 보임.
   • 단점: 새로운 데이터가 추가될 경우, 처음부터 다시 학습해야 함(비효율적).
   • 활용 예시: 고정된 데이터셋을 기반으로 한 추천 시스템, 금융 리스크 분석 등.
2. Online Learning (온라인 학습, 실시간 학습)
   • 새로운 데이터가 들어올 때마다 점진적으로 모델을 업데이트하는 방식입니다.
   • 데이터가 연속적으로 생성되는 환경에서 효과적입니다.
   • 장점: 실시간 데이터 반영이 가능하며, 지속적으로 성능을 개선할 수 있음.
   • 단점: 잘못된 데이터가 들어오면 모델이 쉽게 오염될 수 있음(Drift 문제).
   • 활용 예시: 실시간 주가 예측, 스트리밍 서비스의 개인화 추천 시스템 등.
3. Transfer Learning (전이 학습)
   • 사전 학습된 모델을 가져와서 특정 작업에 맞게 추가 학습하는 방식입니다.
   • 주로 데이터가 부족한 상황에서 강력한 모델을 활용할 때 사용됩니다.
   • 장점: 적은 데이터로도 높은 성능을 기대할 수 있으며, 학습 속도가 빠름.
   • 단점: 기존 모델이 해결하려는 문제와 완전히 다르면 성능이 낮아질 수 있음.
   • 활용 예시: 이미지 분류(ResNet, VGG 등 사전 학습된 모델 활용), 자연어 처리(BERT, GPT 등 활용).

가장 인상 깊었던 부분: Online Learning과 Transfer Learning

오늘 강의에서 특히 흥미로웠던 부분은 Online Learning과 Transfer Learning이었습니다.

• Online Learning은 데이터가 끊임없이 들어오는 환경에서 모델을 지속적으로 업데이트하면서도 성능을 유지해야 한다는 점이 도전적인 개념으로 다가왔습니다. 예를 들어, 금융 시장처럼 변화가 빠른 환경에서는 배치 학습보다 온라인 학습이 훨씬 적합하다는 것을 깨달았습니다.
• Transfer Learning은 데이터를 직접 수집하고 학습하기 어려운 경우에 강력한 대안이 될 수 있다는 점이 인상적이었습니다. 특히, 이미 잘 학습된 모델을 가져와 일부만 수정하는 방식이기 때문에, 적은 자원으로도 높은 성능을 기대할 수 있다는 점에서 매우 효율적인 학습 방법이라는 생각이 들었습니다.

오늘 실습을 통해 얻은 인사이트

머신러닝 모델을 학습하는 방식이 이렇게 다양할 줄은 몰랐습니다. 그동안 단순히 "모델을 학습시킨다"는 개념만 생각했지, 환경과 목적에 맞는 최적의 학습 방식을 선택하는 것이 중요하다는 점을 오늘 강의를 통해 깨달았습니다.

특히,

• 정적 데이터라면 Batch Learning
• 실시간으로 변화하는 데이터라면 Online Learning
• 데이터가 부족하거나 빠르게 적용해야 할 때는 Transfer Learning

이런 식으로 모델 학습 방식을 전략적으로 선택해야 한다는 점이 큰 배움이었습니다.

앞으로 모델을 만들 때는 단순히 알고리즘만 고민하는 것이 아니라, 어떤 방식으로 학습시킬지까지 고려해야겠다는 다짐을 하게 된 하루였습니다. 다음 강의에서는 Model Training을 실제 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지 더 깊이 탐구해 보고 싶습니다.