5. AutoML (자동 머신러닝)
Databricks AutoML은 코드 없이 알고리즘 선택, HPO, 피처 엔지니어링을 자동 수행합니다.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