AutoML과 MLOps 트렌드 - Databricks 가이드

이 문서는 ML 핵심 개념 섹션의 일부입니다.

AutoML, 앙상블 기법(Stacking), Feature Selection(Boruta, SHAP), 비정형 이상탐지(Anomalib, Foundation Model), MLOps 자동화 트렌드, PoC 적용 로드맵을 다룹니다.

5. AutoML (자동 머신러닝)

Databricks AutoML은 코드 없이 알고리즘 선택, HPO, 피처 엔지니어링을 자동 수행합니다.

from databricks import automl
summary = automl.classify(
    dataset=spark.table("lgit_pm_training"),
    target_col="machine_failure",
    primary_metric="f1",
    timeout_minutes=30,
)

참고 권장 전략: AutoML로 30분 내 베이스라인을 확보한 후, 생성된 노트북 기반으로 커스터마이징하세요.

6. 앙상블 기법 — “집단 지성”

Stacking (스태킹)

여러 기본 모델(XGBoost, CatBoost, LightGBM)의 예측을 메타 모델(Logistic Regression) 이 결합합니다.

주의점

고려사항	설명
다양성 확보	서로 다른 계열을 결합
과적합 위험	3~5개가 적정
추론 시간	모델 수만큼 증가

7. Feature Selection — “어떤 센서가 중요한가?”

기법	원리
Boruta	랜덤 포레스트 기반 통계적 검정
RFE	반복적으로 가장 약한 피처 제거
SHAP-based	각 센서의 기여도와 방향을 정량화

참고 SHAP 기반 피처 선택은 설비 엔지니어와 데이터 과학자 간의 공통 언어 가 됩니다.

8. 비정형 데이터 최신 트렌드 — 이상탐지

Anomalib 지원 모델 비교

모델	AUROC	속도	적용 포인트
PatchCore	99.1%	보통	정확도 최우선
EfficientAD	98.8%	가장 빠름	실시간 검사, 엣지 디바이스
Reverse Distillation	98.5%	빠름	속도/정확도 균형

Foundation Model 기반 이상탐지 (2024~)

기술	제조 적용 가치
WinCLIP	학습 데이터 불필요 — 신규 라인 즉시 검사
AnomalyCLIP	텍스트 설명만으로 탐지
GPT-4V / Gemini Vision	이상 탐지 + 자연어 설명 생성

주의 신규 제품 라인에서 Zero-shot 모델로 시작하고, 데이터 축적 후 PatchCore/EfficientAD로 전환하는 2단계 전략 이 현실적입니다.

9. MLOps 자동화 트렌드

Feature Store

기능	Databricks 지원
Offline	Unity Catalog 테이블
Online	Online Tables
Feature Function	Python UDF
Point-in-Time Lookups	Feature Engineering Client

Model Monitoring

기능	제조 적용 가치
Data Quality Monitoring	센서 분포 변화 자동 감지
Inference Tables	모든 예측 결과 기록
Alerts	Recall 하락 시 자동 알림

LLMOps / Agent-based MLOps

AI Agent가 드리프트 감지 → 재학습 → 검증 → 배포 전 과정을 자동화 합니다.

10. PoC 적용 로드맵

Phase 1: 빠른 성과 확보 (1~2주)

멀티 알고리즘 비교 (2시간)
Databricks AutoML (30분)
SMOTE-ENN 불균형 처리 (1시간)

Phase 2: 성능 최적화 (2~4주)

Optuna HPO (반일)
Stacking 앙상블 (반일)
PatchCore + EfficientAD (1일)

Phase 3: 운영 안정화 (1~3개월)

Data Quality Monitoring (1일)
Feature Store (1주)
MLOps Agent (2주)

핵심 메시지

주의 ML 프로젝트 성공의 열쇠는 “최신 알고리즘”이 아니라 “체계적인 실험 관리”입니다.

다음 단계: 재학습 전략 | 03. 모델 학습

​5. AutoML (자동 머신러닝)

​6. 앙상블 기법 — “집단 지성”

​Stacking (스태킹)

​주의점

​7. Feature Selection — “어떤 센서가 중요한가?”

​8. 비정형 데이터 최신 트렌드 — 이상탐지

​Anomalib 지원 모델 비교

​Foundation Model 기반 이상탐지 (2024~)

​9. MLOps 자동화 트렌드

​Feature Store

​Model Monitoring

​LLMOps / Agent-based MLOps

​10. PoC 적용 로드맵

​Phase 1: 빠른 성과 확보 (1~2주)

​Phase 2: 성능 최적화 (2~4주)

​Phase 3: 운영 안정화 (1~3개월)

​핵심 메시지