KR20220059120A - 최적화된 하이퍼파라미터를 갖는 기계 학습 모델링 자동화 방법 및 이를 이용한 기계 학습 모델링 자동화 시스템 - Google Patents

최적화된 하이퍼파라미터를 갖는 기계 학습 모델링 자동화 방법 및 이를 이용한 기계 학습 모델링 자동화 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 최적화된 하이퍼 파라미터를 갖는 기계 학습 모델 구축 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은, 전처리되고 정규화된 훈련 데이터들을 이용하여 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 학습 결과를 기반으로 하여 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도(Accuracy)를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 검출하는 학습 알고리즘 모델링 모듈; 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 최적값을 검출하는 하이퍼 파라미터 최적화 모듈; 상기 검출된 하이퍼 파라미터 최적값을 상기 최적 학습 모델에 적용하여 최적 학습 모델을 재학습시키는 재학습 모듈; 및 상기 정규화된 테스트 데이터를 이용하여 상기 재학습된 최적 학습 모델에 따른 예측을 수행하는 학습 모델 예측 모듈;을 구비하여, 정확도가 가장 우수한 하이퍼 파라미터 조합을 갖는 최적 학습 모델을 자동으로 구축할 수 있도록 구성된다.

Description

최적화된 하이퍼파라미터를 갖는 기계 학습 모델링 자동화 방법 및 이를 이용한 기계 학습 모델링 자동화 시스템{System for modeling automatically of machine learning with hyper-parameter optimization and method thereof}
본 발명은 기계 학습 모델링 자동화 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는, 훈련 데이터와 테스트 데이터를 자동으로 전처리하고, 전처리된 데이터들을 이용하여 사전 설정된 복수 개의 기계 학습 모델들을 학습하고, 학습된 결과들로부터 가장 우수한 정확도를 갖는 기계 학습 모델을 자동으로 선택하고, 상기 선택된 기계 학습 모델에 대하여 최적화된 하이퍼파라미터 조합을 구하고, 이를 이용하여 최적화된 하이퍼파라미터를 갖는 기계 학습 모델을 제공하도록 구성된 기계 학습 모델링 자동화 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것이다.
기계 학습은 1950년대 이후부터 시작되어 오래되었지만, 80~90년대까지 발전후 답보 상태를 이루다가 2000년대 중반에 들어와서 현저한 발전을 이루게 되었다. 최근, 사물 인터넷이 활성화됨에 따라 엄청난 양의 데이터가 발생하게 되고, 이러한 빅데이터를 이용하여 학습할 데이터들을 사전 처리하여 최적화시킴으로써 학습 효과를 극대화함에 따라 실용화가 가능한 기계 학습 결과가 나오고 있다.
지도 학습을 위한 대표적인 기계 학습 모델로는 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 결정 트리(Decision Tree), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망 등이 있다. 지도 학습에서 입력을 예측 변수(predictor variable) 또는 특징(Feature)라고 하며, 출력을 반응 변수(response variable) 또는 목표 변수(Target variable)라고도 한다. 지도 학습 중 목표 변수가 수치형인 경우에는 '회귀'라고 하며, 범주형인 경우는 '분류'라고 한다.
이러한 기계 학습에 있어서, 가장 중요한 영역 중 하나는 정확한 예측(Prediction)을 위하여 훈련 데이터를 이용하여 정확도가 우수한 모델을 생성하는 과정이다. 기계 학습 모델을 생성하기 위하여는 선형 대수학, 수열 등의 고도의 수학적인 지식이 요구된다. 따라서, 개인이 이러한 이론들을 배우는 데는 많은 시간과 비용이 요구되므로, 많은 한계가 따르게 된다. 또한, 기계 학습 모델에 사용되는 알고리즘을 선택하고 이를 구현하기 위하여는 프로그래밍 언어에 대한 연구 및 공부가 필요하기 때문에 이들을 습득하는데도 더욱 많은 시간이 소요된다. 따라서, 수학 및 통계 분석 등에 대한 전문 지식이 없는 일반인은 기계 학습 모델을 학습시켜 모델링시키는 것이 쉽지 않은 분야이다.
특히, 기계 학습 중 하나인 딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터 비전이나 자연어 처리 등과 같은 다양한 분야에서 많이 사용되고 있으며, 딥러닝은 주어진 입력 데이터에 대한 예측값을 얻는 것이다. 따라서, 사용자는 예측값을 계산하기 위하여 딥러닝 모델을 구축하게 되며, 이러한 딥러닝에는 2가지 특징이 있다. 첫째는 딥러닝 모델을 통해 주어진 입력값에 대한 높은 예측값을 얻기 위하여 모델을 학습시키는 것이며, 학습 과정에서 많은 양의 연산이 필요하므로, 다수 개의 GPU로 이루어진 공용 GPU 클러스터 환경에서 학습을 진행하게 된다. 두번째는, 딥러닝 모델의 예측 정확도는 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter)라고 불리는 변수들의 초기 설정값에 크게 영향을 받기 때문에, 다양한 하이퍼 파라미터 조합을 적용해서 모델의 정답 예측도를 최대화 시켜주는 최적의 파라미터 조합을 찾는 절차를 수행하는 것이다. 이러한 과정을 하이퍼 파라미터 최적화(Hyper parameter optimization)라고 부른다.
하이퍼 파라미터 최적화에는 크게 3가지 특징이 있다. 첫째, 하이퍼 파라미터의 탐색 범위가 증가할수록 사용자가 딥러닝 모델의 최적의 하이퍼 파라미터 조합을 찾을 가능성이 증가한다. 따라서, 딥러닝 모델 연구자들은 최대한 많은 하이퍼 파라미터 조합들을 모델에 적용해서, 모델의 예측 정확도를 최적화하는 조합을 찾고자 노력한다. 둘째, 초반에 정답에 빠르게 수렴하는 하이퍼 파라미터 조합이 최적의 하이퍼 파라미터 조합이 될 가능성이 높다. 셋째, 학습 횟수에 따른 각 하이퍼 파라미터 조합들의 정확도를 예측하기 어렵다. 다시 말해, 학습을 실제로 진행해야 학습 횟수에 따른 모델의 예측 정확도를 확인해 볼 수 있게 된다. 따라서, 다양한 조합들의 조기 정답 수렴 정도를 비교하면, 최적의 하이퍼 파라미터 조합이 될 가능성이 높은 조합들을 빠르게 찾을 수 있지만, 초기 정답 수렴 정도 비교를 위한 학습 횟수를 결정하기 어렵다. 이러한 특징들로 인하여, 사용자들은 다양한 하이퍼 파라미터 조합들을 충분히 오랫동안 학습해서 최적의 하이퍼 파라미터 조합을 찾는다.
한편, 기계 학습의 성능을 향상시키기 위한 하이퍼 파라미터 조합을 찾는 방법으로서, 수동으로 하이퍼 파라미터를 변경하면서 결과를 확인하는 과정은 경우의 수가 매우 많고, 많은 시간이 소요된다.
한국공개특허공보 제 10-2019-0134983호 한국등록특허공보 제 10-2096301호 한국등록특허공보 제 10-2037279호
전술한 문제를 해결하기 위한 본 발명은 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 튜닝 과정을 최소화시킴으로써, 가장 우수한 성능을 제공하는 하이퍼 파라미터 최적값을 갖는 기계 학습 모델을 자동으로 선택하여 제공하도록 구성된 최적화된 하이퍼 파라미터값을 갖는 기계 학습 모델링 자동화 방법 및 자동화 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제1 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템은, 사전 준비된 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 저장한 데이터 저장부; 상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여 전처리하는 데이터 전처리부; 데이터 전처리된 훈련 데이터들 및 테스트 데이터들의 왜도 및 첨도를 조정하여 정규화시키는 정규화 모듈; 상기 정규화된 훈련 데이터들을 이용하여 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 학습 결과를 기반으로 하여 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도(Accuracy)를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 검출하는 학습 알고리즘 모델링 모듈; 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 최적값을 검출하는 하이퍼 파라미터 최적화 모듈; 상기 검출된 하이퍼 파라미터 최적값을 상기 최적 학습 모델에 적용하여 최적 학습 모델을 재학습시키는 재학습 모듈; 및 상기 정규화된 테스트 데이터를 이용하여 상기 재학습된 최적 학습 모델에 따른 예측을 수행하는 학습 모델 예측 모듈; 을 구비하여, 정확도가 가장 우수한 하이퍼 파라미터 조합을 갖는 최적 학습 모델을 자동으로 구축할 수 있도록 구성된다.
전술한 제1 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템에 있어서, 상기 하이퍼 파라미터 최적화 모듈은, 상기 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들의 하이퍼 파라미터들에 대한 데이터 프레임(Data Frame) 및 각 데이터에 대한 변수들을 초기 설정하여 저장하는 데이터프레임 설정 모듈; 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 초기 설정된 하이퍼 파라미터의 데이터 프레임 및 각 데이터에 대한 변수들을 이용하여 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 생성하는 하이퍼 파라미터 조합 생성 모듈; 상기 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 순차적으로 상기 최적 학습 모델에 적용하여 학습시키고, 각 하이퍼 파라미터 조합에 대한 학습에 따른 최적 학습 모델에 대한 정확도 점수들을 측정하는 정확도 측정 모듈; 상기 하이퍼 파라미터 조합들 중 가장 우수한 정확도 점수를 갖는 하이퍼 파라미터 조합을 검출하고, 상기 검출된 하이퍼 파라미터 조합을 하이퍼 파라미터 최적값으로 설정하고 저장하는 최적값 검출 모듈; 을 구비하는 것이 바람직하다.
전술한 제1 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템에 있어서, 상기 데이터 전처리부는, 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여, 데이터의 유형에 따라 수치형 데이터 및 범주형 데이터로 분리하는 데이터 분리 모듈; 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 범주형 데이터를 검출하고, 상기 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환시키는 데이터 변환 모듈; 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 결측값이 있는 데이터를 검출하고, 결측값을 대체하는 결측값 대체 모듈;을 구비하는 것이 바람직하다.
전술한 제1 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템에 있어서, 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈은, 복수 개의 학습 모델들을 사전 설정하고, 데이터 전처리 및 정규화된 훈련 데이터를 이용하여 상기 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 각 학습 모델에 의한 학습 결과를 나타내고, 각 학습 모델에 대한 학습 결과를 수치화하여 정확도 점수로서 저장하고, 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도 점수를 갖는 학습 모델을 자동으로 선택하여 최적 학습 모델로 설정하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제2 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 방법은, (a) 사전 준비된 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 전처리하는 단계; (b) 상기 전처리된 훈련 데이터 및 테스트 데이터들의 왜도 및 첨도를 조정하고, 이상치를 제거하여 정규화시키는 단계; (c) 상기 정규화된 훈련 데이터를 이용하여 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 학습 결과를 기반으로 하여 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 검출하는 단계; (d) 상기 검출된 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 최적값을 검출하는 단계; (e) 상기 검출된 하이퍼 파라미터 최적값을 상기 최적 학습 모델에 적용하여 최적 학습 모델을 재학습시키는 단계; 및 (f) 상기 정규화된 테스트 데이터를 이용하여 상기 재학습된 최적 학습 모델에 따른 예측을 수행하는 단계;를 구비하여, 정확도가 가장 우수한 하이퍼 파라미터 최적값을 갖는 최적 학습 모델을 자동으로 구축할 수 있도록 구성된다.
전술한 제2 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 방법에 있어서, 상기 (d) 단계는, (d1) 상기 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들의 하이퍼 파라미터들에 대한 데이터 프레임(Data Frame) 및 각 데이터에 대한 변수들을 초기 설정하여 저장하는 단계; (d2) 상기 최적 학습 모델에 대하여 초기 설정된 하이퍼 파라미터의 데이터 프레임 및 각 데이터에 대한 변수들을 이용하여 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 생성하는 단계; (d3) 상기 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 순차적으로 상기 최적 학습 모델에 적용하여 학습시키고, 각 하이퍼 파라미터 조합에 대한 학습에 따른 최적 학습 모델에 대한 정확도 점수들을 측정하는 단계; (d4) 상기 하이퍼 파라미터 조합들 중 가장 우수한 정확도 점수를 갖는 하이퍼 파라미터 조합을 검출하고, 상기 검출된 하이퍼 파라미터 조합을 하이퍼 파라미터 최적값으로 설정하고 저장하는 단계;을 구비하는 것이 바람직하다.
전술한 제2 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 방법에 있어서, 상기 (b) 단계는, (b1) 상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터들에 있어서 수치형 데이터로 변환이 불가능한 데이터들을 삭제하는 단계; (b2) 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여, 데이터의 유형에 따라 수치형 데이터 및 범주형 데이터로 분리하는 단계; (b3) 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 범주형 데이터를 검출하고, 상기 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환시키는 단계; (b4) 데이터 변환후, 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 결측값이 있는 데이터를 검출하고, 결측값을 대체하는 단계;을 구비하는 것이 바람직하다.
전술한 제2 특징에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 방법에 있어서, 상기 (c) 단계는, 복수 개의 학습 모델들을 사전 설정하고, 데이터 전처리 및 정규화된 훈련 데이터를 이용하여 상기 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 각 학습 모델에 의한 학습 결과를 나타내고, 각 학습 모델에 대한 학습 결과를 수치화하여 정확도 점수로서 저장하고, 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도 점수를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 선택하여 출력하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 기계 학습 모델링 자동화 시스템 및 방법은, 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대한 전처리를 프로그램적으로 수행하고 이를 이용하여 성능이 가장 우수한 최적 학습 모델을 자동으로 선택하도록 구성할 뿐만 아니라, 최적 학습 모델에 대하여 가장 정확도 점수가 높은 하이퍼 파라미터 조합을 선택하여 적용함으로써, 가장 정확도가 우수한 최적 학습 모델을 제공할 수 있게 된다.
특히, 본 발명에 따른 시스템은, 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 조합들을 적용하여 순차적으로 학습시키고, 학습 결과에 따른 정확도 점수를 이용하여 가장 우수한 정확도를 갖는 하이퍼 파라미터 조합을 적용하여 재학습시킴으로써, 최소한의 반복 횟수를 통해 최적 학습 모델에 대한 하이퍼 파라미터 최적값을 구할 수 있게 된다.
따라서, 본 발명에 따른 시스템을 통해, 기계 학습에 대한 전문적인 지식이 부족하더라도 우수한 성능을 갖는 기계 학습 모델링을 할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템에 있어서, 가장 성능이 우수한 기계 학습 모델을 선택하고 검증 및 예측하는 과정을 순차적으로 설명하는 흐름도이다.
도 3은 기계 학습 알고리즘의 종류를 예시적으로 도시한 도표이다.
도 4는 각 기계 학습 알고리즘에 사용되는 하이퍼 파라미터의 종류를 도시한 도표이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최적화된 하이퍼 파라미터를 갖는 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템 및 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최적화된 하이퍼 파라미터를 갖는 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템을 도시한 블록도이며, 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템에 있어서, 가장 성능이 우수한 기계 학습 모델을 선택하고 하이퍼 파라미터를 최적화시킨 후 검증 및 예측하는 과정을 순차적으로 설명하는 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템(1)는, 데이터 저장부(10), 데이터 전처리부(20), 정규화 모듈(30), 학습 알고리즘 모델링 모듈(40), 하이퍼 파라미터 최적화 모듈(50), 재학습 모듈(60), 학습 모델 성능 평가 모듈(70) 및 학습 모델 예측 모듈(80)을 구비하여, 학습 과정을 통해 정확도가 가장 우수한 학습 모델을 자동으로 구축할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 한다. 상기 데이터 저장부(10)는 사전 준비된 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 저장 및 관리한다. 상기 데이터 전처리부(20)는 학습을 위하여 상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 전처리한다. 상기 정규화 모듈(30)은 데이터 전처리된 훈련 데이터들 및 테스트 데이터들의 왜도 및 첨도를 조정하고 이상치를 제거하여 정규화시킨다. 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈(40)은 상기 정규화된 훈련 데이터들을 이용하여 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 학습 결과를 기반으로 하여 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도(Accuracy)를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 검출한다.
상기 하이퍼 파라미터 최적화 모듈(50)은 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 최적값을 검출한다. 상기 재학습 모듈(60)은 상기 검출된 하이퍼 파라미터 최적값을 상기 최적 학습 모델에 적용하여 최적 학습 모델을 재학습시킨다.
상기 성능 평가 모듈(70)은 상기 재학습된 최적 학습 모델의 성능을 평가한다. 상기 학습 모델 예측 모듈(80)은 상기 정규화된 테스트 데이터를 이용하여 상기 최적 학습 모델에 따른 예측을 수행한다.
이하, 전술한 각 구성요소들에 대하여 보다 구체적으로 설명한다. 본 발명에 따른 시스템은 파이썬(Python) 등과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 구현될 수 있다.
상기 데이터 저장부(10)는 학습에 사용되는 훈련 데이터와 예측에 사용되는 테스트 데이터를 저장 및 관리하는 데이터베이스로서, 훈련 데이터 및 테스트 데이터는 기계 학습 모델의 학습을 위하여 온라인 등을 통해 공개적으로 제공되는 데이터를 읽어와서 사용할 수 있다. 상기 데이터 저장부는, 기계 학습 모델에 사용되는 데이터를 입력하기 위하여, 학습 모델에 사용될 훈련 데이터와 예측에 사용될 테스트 데이터를 준비하고, 상기 준비된 데이터들의 종속 변수(Label)와 독립 변수(Feature)를 확인한다.
데이터 저장부에 의해 준비된 훈련 데이터 및 테스트 데이터는 정확한 학습을 위하여 전처리되어야 하며, 상기 데이터 전처리부는 훈련 데이터 및 테스트 데이터들을 전처리하게 된다. 상기 데이터 전처리부(20)는 데이터 삭제 모듈(22), 데이터 분리 모듈(24), 데이터 변환 모듈(26), 결측값 대체 모듈(28) 및 가변수 생성 모듈(29)을 구비한다.
일반적으로 훈련 데이터 및 테스트 데이터의 유형은 수치형 데이터(Numerical data)와 범주형 데이터(Categorical data)로 나뉠 수 있다. 상기 수치형 데이터는 숫자로 표현되는 데이터로서, 숫자만으로 표현될 수 있는 변수인 age(예: '28', '35', '41'), score(예: '95.2', '88.7', '93.6') 등이 포함된다. 한편, 범주형 데이터는 문자로 표현되거나 문자와 숫자의 병합으로 표현될 수 있는 변수들로서, 문자만으로 이루어진 예로는 sex(예; 'male', 'female'), season(예: 'spring', 'summer', 'fall', 'winter')등이 포함되며, 문자+숫자로 이루어진 예로는 date(예; '2020-04-22'), time('pm 13:15:21') 등이 포함될 수 있다. 훈련 데이터 중 범주형 데이터는 학습이 불가능하므로, 범주형 데이터는 학습이 가능한 수치형 데이터로 변환시키고, 변환이 어려운 데이터는 보다 정확한 학습을 위하여 삭제시키는 것이 바람직하다.
상기 데이터 삭제 모듈(22)은, 상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 구성하는 범주형 데이터들 중 수치형 데이터로 변환이 불가능한 데이터들을 삭제한다. 상기 데이터 분리 모듈(24)은, 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여, 데이터의 유형에 따라 수치형 데이터 및 범주형 데이터로 분리한다. 상기 데이터 변환 모듈(26)은 상기 데이터 분리 모듈에 의해 분리된 데이터들 중 범주형 데이터를 검출하고, 상기 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환시킨다.
상기 결측값 대체 모듈(28)은 범주형 데이터들에 대한 수치형 데이터로의 변환이 완료된 상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터들로부터 결측값이 있는 데이터를 검출하고, 결측값을 대체한다.
본 발명에 따른 결측값 대체 모듈은, 수치 데이터로 변환된 데이터 셋에서 결측값을 검출되면, 결측값을 갖는 데이터 변수에 대한 상관 관계 영향도가 가장 높은 변수를 선택하고, 상기 상관 관계 영향도가 가장 높은 변수에 대한 복수 개의 통계값들을 각각 이용하여 결측값을 대체하는 복수 개의 결측값 대체 모델을 구하고, 상기 결측값 대체 모델들을 이용하여 얻은 결과들을 사전 설정된 학습 알고리즘을 통해 성능을 평가하고, 상기 성능 평가에서 가장 우수한 성능을 갖는 결측값 대체 모델을 이용하여 결측값에 대한 대체값을 구하는 것이 바람직하다. 여기서, 상기 통계값은, 해당 데이터 변수에 대한 평균값, 표준 편차값, 분산값, 중앙값, 사분위수 중 적어도 둘 이상을 포함하는 것이 바람직하다.
상기 가변수 생성 모듈(29)은 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 특정 데이터들에 대하여 가변수(Dummy variable)를 생성한다. Sex는 male과 female과 같이 사실 여부에 대하여 '예' 또는 '아니오'로 확인이 가능한 경우, 가변수(One-Hot Encoding)를 활용하여 male을 '0'으로 변환하고 female을 '1'의 숫자 형태로 변환할 수 있다.
상기 정규화 모듈(30)은 상기 데이터 전처리부에 의해 전처리된 훈련 데이터들 및 테스트 데이터들의 왜도(Skewness) 및 첨도(Kurtosis)를 조정하여 1차 정규화시킴으로써, 데이터 쏠림을 방지한다. 상기 정규화 모듈은 중앙값(Median)과 IQR(Interquartile Range)를 이용하여 이상치를 제거하여 2차 정규화시킴으로써, 아웃라이어를 최소화시키는 것이 바람직하다. 여기서, 아웃라이어는 데이터 상의 다른 값들의 분포와 비교하였을 때 비정상적으로 떨어져 있는 관측치를 의미한다.
훈련 데이터는, 전술한 데이터 전처리부에 의해 전처리되고, 전처리된 데이터들이 정규화 모듈에 의해 정규화되어 머신러닝 모델의 학습에 사용될 최종 데이터이다. 훈련 데이터는 정규화 모듈에 의한 왜도 및 첨도 값 조정으로 각 변수의 데이터가 정규 분포에 가깝게 변경되고 이상치가 제거된 데이터이다.
상기 학습 알고리즘 모델링 모듈(40)은 여러 개의 학습 모델들 중 정확도가 가장 우수한 알고리즘을 최적 학습 모델로서 자동 선택하도록 설계된 것이다.
도 3은 기계 학습 알고리즘의 종류를 예시적으로 도시한 도표이다. 도 3을 참조하면, 기계 학습 모델로는 KNN, SVM, Decision Tree, GBM, XGBoost, LightGBM 등이 있으며, 사안에 따라 이들 중 가장 우수한 성능을 제공하는 학습 모델을 선택하여 사용하게 된다.
따라서, 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈(40)은, 모델링할 복수 개의 학습 모델들을 사전 설정하고, for 구문을 이용하여 상기 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 각 학습 모델에 대한 학습 결과를 나타내고, 각 학습 모델에 대한 학습 결과를 수치화하여 정확도(Accuracy)에 저장하고, 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도 점수를 갖는 학습 모델을 자동으로 선택하여 최적 학습 모델로 출력하도록 구성된 것을 특징으로 한다. 여기서, 정확도(Accuracy)는 가장 직관적인 학습 모델의 성능을 나타낼 수 있는 평가 지표이다.
도 4는 각 기계 학습 알고리즘에 사용되는 하이퍼 파라미터의 종류를 도시한 도표이다. 도 4에 도시된 바와, 각 학습 모델들은 서로 다른 하이퍼 파라미터들이 설정되어야 한다. 따라서, 최적 학습 모델이 결정되면, 이에 대한 하이퍼 파라미터 최적값을 구하여 적용시킴으로써, 성능이 우수한 최적 학습 모델을 얻을 수 있게 된다.
상기 하이퍼 파라미터 최적화 모듈(50)은, 데이터 프레임 설정 모듈(52), 하이퍼 파라미터 조합 생성 모듈(54), 정확도 측정 모듈(56), 최적값 검출 모듈(58)을 구비하여, 상기 최적 학습 모델에 대한 하이퍼 파라미터 최적값을 검출한다. 상기 데이터 프레임 설정 모듈(52)은 상기 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들의 하이퍼 파라미터들에 대한 데이터 프레임(Data Frame) 및 각 데이터에 대한 변수들을 초기 설정하여 저장한다. 상기 하이퍼 파라미터 조합 생성 모듈(54)은 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 초기 설정된 하이퍼 파라미터의 데이터 프레임 및 각 데이터에 대한 변수들을 이용하여 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 생성한다. 상기 정확도 측정 모듈(56)은 상기 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 순차적으로 상기 최적 학습 모델에 적용하여 학습시키고, 각 하이퍼 파라미터 조합에 대한 학습에 따른 최적 학습 모델에 대한 정확도 점수들을 측정한다. 상기 최적값 검출 모듈(58)은 상기 하이퍼 파라미터 조합들 중 가장 우수한 정확도 점수를 갖는 하이퍼 파라미터 조합을 검출하고, 상기 검출된 하이퍼 파라미터 조합을 하이퍼 파라미터 최적값으로 설정하고 저장한다.
상기 재학습 모듈(60)은 상기 하이퍼 파라미터 최적화 모듈에 의해 설정된 하이퍼 파라미터 최적값은 상기 최적 학습 모듈에 적용시킨 후 재학습한다.
상기 학습 모델 성능 평가 모듈(70)은 상기 재학습 모듈(60)에 의해 재학습된 최적 학습 모델의 성능을 평가한다.
상기 학습 모델 예측 모듈(80)은 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈(40)에 의해 선택되고 하이퍼 파라미터 최적값이 적용된 후 재학습된 가장 우수한 최적 학습 모델을 이용하여, 테스트 데이터의 Label을 예측한다. 상기 학습 모델 예측 모듈(80)은 최적화된 하이퍼 파라미터 조합이 적용되어 재학습된 최적 학습 모델을 바탕으로 테스트 데이터 셋을 예측하기 위하여, 테스트 데이터에 대하여 데이터 전처리 과정 및 정규화 과정을 동일하게 적용하고 학습하여 예측 결과의 정답을 확인하게 된다. 테스트 데이터의 경우, Label이 존재하지 않으며, 변수(Feature)는 훈련 데이터와 동일하게 사용된다. 상기 학습 모델 예측 모듈(80)에 의하여 테스트 데이터를 예측한 결과를 확인함으로써, 최종적으로 학습 모델의 정확도를 확인할 수 있게 된다.
이상에서 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 설명하였으나, 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 그리고, 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 학습 모델 자동화 구축 시스템
10 : 데이터 저장부
20 : 데이터 전처리부
22 : 데이터 삭제 모듈
24 : 데이터 분리 모듈
26 : 데이터 변환 모듈
28 : 결측값 대체 모듈
29 : 가변수 생성 모듈
30 : 정규화 모듈
40 : 학습 알고리즘 모델링 모듈
50 : 하이퍼 파라미터 최적화 모듈
52 : 데이터 프레임 설정 모듈
54 : 하이퍼 파라미터 조합 생성 모듈
56 : 정확도 측정 모듈
58 : 최적값 검출 모듈
60 : 재학습 모듈
70 : 학습 모델 성능 평가 모듈
80 : 학습 모델 예측 모듈

Claims (8)

  1. 사전 준비된 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 저장한 데이터 저장부;
    상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여 전처리하는 데이터 전처리부;
    데이터 전처리된 훈련 데이터들 및 테스트 데이터들의 왜도 및 첨도를 조정하여 정규화시키는 정규화 모듈;
    상기 정규화된 훈련 데이터들을 이용하여 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 학습 결과를 기반으로 하여 상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도(Accuracy)를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 검출하는 학습 알고리즘 모델링 모듈;
    상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 최적값을 검출하는 하이퍼 파라미터 최적화 모듈;
    상기 검출된 하이퍼 파라미터 최적값을 상기 최적 학습 모델에 적용하여 최적 학습 모델을 재학습시키는 재학습 모듈;
    상기 정규화된 테스트 데이터를 이용하여 상기 재학습된 최적 학습 모델에 따른 예측을 수행하는 학습 모델 예측 모듈;
    을 구비하여, 정확도가 가장 우수한 하이퍼 파라미터 조합을 갖는 최적 학습 모델을 자동으로 구축할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 하이퍼 파라미터 최적화 모듈은,
    상기 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들의 하이퍼 파라미터들에 대한 데이터 프레임(Data Frame) 및 각 데이터에 대한 변수들을 초기 설정하여 저장하는 데이터프레임 설정 모듈;
    상기 학습 알고리즘 모델링 모듈에 의해 검출된 최적 학습 모델에 대하여 초기 설정된 하이퍼 파라미터의 데이터 프레임 및 각 데이터에 대한 변수들을 이용하여 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 생성하는 하이퍼 파라미터 조합 생성 모듈;
    상기 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 순차적으로 상기 최적 학습 모델에 적용하여 학습시키고, 각 하이퍼 파라미터 조합에 대한 학습에 따른 최적 학습 모델에 대한 정확도 점수들을 측정하는 정확도 측정 모듈;
    상기 하이퍼 파라미터 조합들 중 가장 우수한 정확도 점수를 갖는 하이퍼 파라미터 조합을 검출하고, 상기 검출된 하이퍼 파라미터 조합을 하이퍼 파라미터 최적값으로 설정하는 최적값 검출 모듈;
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 데이터 전처리부는,
    훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여, 데이터의 유형에 따라 수치형 데이터 및 범주형 데이터로 분리하는 데이터 분리 모듈;
    훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 범주형 데이터를 검출하고, 상기 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환시키는 데이터 변환 모듈;
    훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 결측값이 있는 데이터를 검출하고, 결측값을 대체하는 결측값 대체 모듈;
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 학습 알고리즘 모델링 모듈은,
    복수 개의 학습 모델들을 사전 설정하고,
    데이터 전처리 및 정규화된 훈련 데이터를 이용하여 상기 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 각 학습 모델에 의한 학습 결과를 나타내고,
    각 학습 모델에 대한 학습 결과를 수치화하여 정확도 점수로서 저장하고,
    상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도 점수를 갖는 학습 모델을 자동으로 선택하여 최적 학습 모델로 설정하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 시스템.
  5. (a) 사전 준비된 훈련 데이터 및 테스트 데이터를 전처리하는 단계;
    (b) 상기 전처리된 훈련 데이터 및 테스트 데이터들의 왜도 및 첨도를 조정하고, 이상치를 제거하여 정규화시키는 단계;
    (c) 상기 정규화된 훈련 데이터를 이용하여 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 학습 결과를 기반으로 하여 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 검출하는 단계;
    (d) 상기 검출된 최적 학습 모델에 대하여 하이퍼 파라미터 최적값을 검출하는 단계;
    (e) 상기 검출된 하이퍼 파라미터 최적값을 상기 최적 학습 모델에 적용하여 최적 학습 모델을 재학습시키는 단계;
    (f) 상기 정규화된 테스트 데이터를 이용하여 상기 재학습된 최적 학습 모델에 따른 예측을 수행하는 단계;
    를 구비하여, 정확도가 가장 우수한 하이퍼 파라미터 최적값을 갖는 최적 학습 모델을 자동으로 구축할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    (d1) 상기 사전 설정된 복수 개의 학습 모델들의 하이퍼 파라미터들에 대한 데이터 프레임(Data Frame) 및 각 데이터에 대한 변수들을 초기 설정하여 저장하는 단계;
    (d2) 상기 최적 학습 모델에 대하여 초기 설정된 하이퍼 파라미터의 데이터 프레임 및 각 데이터에 대한 변수들을 이용하여 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 생성하는 단계;
    (d3) 상기 복수 개의 하이퍼 파라미터 조합들을 순차적으로 상기 최적 학습 모델에 적용하여 학습시키고, 각 하이퍼 파라미터 조합에 대한 학습에 따른 최적 학습 모델에 대한 정확도 점수들을 측정하는 단계;
    (d4) 상기 하이퍼 파라미터 조합들 중 가장 우수한 정확도 점수를 갖는 하이퍼 파라미터 조합을 검출하고, 상기 검출된 하이퍼 파라미터 조합을 하이퍼 파라미터 최적값으로 설정하고 저장하는 단계;
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 (b) 단계는,
    (b1) 상기 훈련 데이터 및 테스트 데이터들에 있어서 수치형 데이터로 변환이 불가능한 데이터들을 삭제하는 단계;
    (b2) 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 대하여, 데이터의 유형에 따라 수치형 데이터 및 범주형 데이터로 분리하는 단계;
    (b3) 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 범주형 데이터를 검출하고, 상기 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환시키는 단계;
    (b4) 데이터 변환후, 훈련 데이터 및 테스트 데이터들 중 결측값이 있는 데이터를 검출하고, 결측값을 대체하는 단계;
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 구축 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
    복수 개의 학습 모델들을 사전 설정하고,
    데이터 전처리 및 정규화된 훈련 데이터를 이용하여 상기 복수 개의 학습 모델들을 순차적으로 학습하고, 각 학습 모델에 의한 학습 결과를 나타내고,
    각 학습 모델에 대한 학습 결과를 수치화하여 정확도 점수로서 저장하고,
    상기 복수 개의 학습 모델들 중 가장 높은 정확도 점수를 갖는 학습 모델을 최적 학습 모델로 선택하여 출력하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 자동화 방법.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115366281A (zh) * 2022-08-22 2022-11-22 青岛科技大学 基于机器学习的模温机温度控制方法、装置及可存储介质
CN116720288A (zh) * 2023-04-23 2023-09-08 华南理工大学 一种基于机器学习的微热管自动化设计系统
CN116776819A (zh) * 2023-05-26 2023-09-19 深圳市海孜寻网络科技有限公司 一种集成电路设计方案的测试方法
KR102634529B1 (ko) * 2023-05-24 2024-02-07 주식회사 온투인 다단계 시계열 예측 방법을 이용한 농산물 가격 예측 장치 및 이를 이용한 농산물 가격 예측 방법
WO2024118157A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Mastercard International Incorporated A system and method for the automated development of ai projects

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024151113A1 (ko) * 2023-01-12 2024-07-18 주식회사 메디컬에이아이 생체 신호의 분석에 최적화 된 모델 구축 방법, 프로그램 및 장치
KR102641807B1 (ko) * 2023-08-22 2024-02-27 에스케이에코플랜트(주) 센서보정장치 및 센서보정장치의 동작 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190118937A (ko) * 2018-04-11 2019-10-21 삼성에스디에스 주식회사 하이퍼파라미터의 최적화 시스템 및 방법
KR102037279B1 (ko) 2019-02-11 2019-11-15 주식회사 딥노이드 딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
KR20190134983A (ko) 2018-05-18 2019-12-05 박병훈 빅데이터 기반의 인공지능 통합 플랫폼 서비스 방법
KR102096301B1 (ko) 2019-04-03 2020-04-02 (주)뤼이드 액티브 러닝 기법을 적용한 머신 러닝 프레임워크 운용 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190118937A (ko) * 2018-04-11 2019-10-21 삼성에스디에스 주식회사 하이퍼파라미터의 최적화 시스템 및 방법
KR20190134983A (ko) 2018-05-18 2019-12-05 박병훈 빅데이터 기반의 인공지능 통합 플랫폼 서비스 방법
KR102037279B1 (ko) 2019-02-11 2019-11-15 주식회사 딥노이드 딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
KR102096301B1 (ko) 2019-04-03 2020-04-02 (주)뤼이드 액티브 러닝 기법을 적용한 머신 러닝 프레임워크 운용 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Meta-learning and Hyperparameter Optimization to Improve Learning Speed and Performance of Reinforcement Learning", Journal of Information Science 37(11), pp. 25-33, 2019.11.* *
"Up to hyperparameter tuning at once! Bayesian Optimization Application Baseline", https://dacon.io/codeshare/1720, 2020.10.17.* *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115366281A (zh) * 2022-08-22 2022-11-22 青岛科技大学 基于机器学习的模温机温度控制方法、装置及可存储介质
WO2024118157A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Mastercard International Incorporated A system and method for the automated development of ai projects
CN116720288A (zh) * 2023-04-23 2023-09-08 华南理工大学 一种基于机器学习的微热管自动化设计系统
CN116720288B (zh) * 2023-04-23 2023-12-05 华南理工大学 一种基于机器学习的微热管自动化设计系统
KR102634529B1 (ko) * 2023-05-24 2024-02-07 주식회사 온투인 다단계 시계열 예측 방법을 이용한 농산물 가격 예측 장치 및 이를 이용한 농산물 가격 예측 방법
CN116776819A (zh) * 2023-05-26 2023-09-19 深圳市海孜寻网络科技有限公司 一种集成电路设计方案的测试方法

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