머신러닝의 기본과 프로젝트 성공의 열쇠 (2) 머신러닝 엔지니어가 꼭 알아야 할 프로젝트의 진짜 모습

들어가며

머신러닝을 배우다 보면 대부분의 강의나 서적은 모델 설계에 집중합니다. 다양한 알고리즘의 원리, 수식, 구현 방법을 상세히 다루지만, 실제로 현업에서 머신러닝 프로젝트를 수행할 때 요구되는 역량은 이보다 훨씬 더 폭넓습니다. 머신러닝 모델 설계는 하나의 퍼즐 조각일 뿐, 프로젝트의 전체 그림을 완성하기 위해서는 데이터 탐색, 전처리, 특성 선택과 엔지니어링, 모델 해석 및 설명, 도메인 지식 활용 등 다양한 기술과 통찰력이 요구됩니다.

이 블로그에서는 머신러닝 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해 필요한 모든 과정을 다룹니다. 입력 데이터 준비부터 모델 학습, 그리고 결과 해석과 실무 활용까지의 전체 흐름을 설명하며, 단순한 모델 설계를 넘어 현업에서의 활용 방법까지 탐구할 것입니다. 머신러닝 엔지니어는 단순히 모델을 잘 만드는 것을 넘어, 데이터를 이해하고 결과를 실질적인 가치로 전환할 수 있는 종합적인 역량을 갖춰야 합니다.

 

 

1. 어쩌면 당신의 이야기

머신러닝 프로젝트를 처음 접하는 사람들은 "좋은 모델만 잘 설계하면 성공한다"고 생각하기 쉽습니다. 하지만 현업에서는 단순히 모델 설계만으로 프로젝트를 성공시킬 수 없습니다. 아래는 현업에서 발생할 수 있는 몇 가지 실제 사례들입니다.

도메인 지식이 없는 데이터 분석: 엉뚱한 학습

한 데이터 분석팀은 의학 데이터를 활용해 특정 질병을 진단하는 모델을 개발하려고 했습니다. 팀은 최신 머신러닝 알고리즘을 사용하여 모델의 정확도를 높이는 데 집중했습니다. 하지만 결과는 참담했습니다. 모델의 성능은 학습 데이터에서만 좋았고, 실제 테스트 데이터에서는 전혀 동작하지 않았습니다.

원인은 데이터를 준비하는 과정에서 중요한 도메인 지식을 간과한 데 있었습니다. 모델이 학습한 데이터에는 진단과 관련 없는 특성이 포함되어 있었고, 실제로 중요한 변수는 모델이 무시하고 있었습니다.
➡ 교훈: 데이터를 이해하고 도메인 전문가와 협력하여 의미 있는 특성을 선정하지 않으면, 아무리 뛰어난 모델도 좋은 결과를 낼 수 없습니다.

이상치와 결측치로 인해 데이터가 망가진 사례

한 스타트업은 고객의 구매 행동을 예측하기 위해 데이터를 분석하고 모델을 학습시켰습니다. 모델의 정확도를 높이기 위해 다양한 데이터를 포함했지만, 결과는 이상했습니다. 학습 과정에서 모델이 특정 고객군을 비정상적으로 고평가하거나, 전혀 엉뚱한 예측을 내놓았습니다.

문제를 파악해보니 데이터에 결측치와 이상치가 다수 포함되어 있었던 것이 원인이었습니다.

• 결측치가 너무 많아 모델이 이를 비현실적으로 보완하려다 패턴을 왜곡.
• 이상치(비정상적으로 높은 구매 금액)가 모델에 지나친 영향을 미쳐 전체적인 예측이 왜곡.

➡ 교훈: 이상치와 결측치를 적절히 처리하지 않으면, 모델이 데이터를 잘못 학습하여 결과를 왜곡할 수 있습니다. 데이터 정제는 머신러닝 프로젝트의 필수 단계입니다.

과도한 특성 사용으로 인해 비효율적인 모델

한 IT 기업은 고객의 이탈 여부를 예측하기 위해 복잡한 머신러닝 모델을 개발했습니다. 팀은 데이터의 모든 특성을 사용하여 학습을 시켰고, 높은 정확도를 얻을 수 있었습니다. 하지만 이 모델은 실무에서 문제가 되었습니다.
모델이 너무 복잡해지면서 추론 시간이 길어졌고, 실시간으로 결과를 제공해야 하는 서비스 환경에서는 사용할 수 없었습니다. 더군다나, 모델이 사용하는 특성 중 일부는 실제로는 예측에 큰 영향을 미치지 않는 데이터였습니다.

➡ 교훈: 모델 성능을 높이기 위해 모든 데이터를 사용하는 것은 오히려 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다. Feature Selection을 통해 중요한 특성만을 선택함으로써 성능을 유지하면서도 실무에 적합한 모델을 만들어야 합니다.

결과를 설명하지 못하는 모델: 도메인 전문가와의 단절

금융 데이터를 활용해 대출 신청 고객의 신용 위험을 평가하는 모델을 개발한 한 팀이 있었습니다. 이 모델은 높은 정확도를 기록했지만, 결과를 설명할 수 없는 문제가 발생했습니다.
"이 고객이 고위험군으로 분류된 이유는 무엇인가요?"라는 질문에 팀은 답하지 못했습니다. 도메인 전문가가 결과를 신뢰할 수 없다고 판단하면서, 해당 모델은 실제 대출 심사 과정에 도입되지 못했습니다.

➡ 교훈: 현업에서는 모델의 예측 결과를 설명하고, 도메인 전문가에게 설득할 수 있어야 합니다. Feature Importance와 같은 도구를 활용해 결과를 해석 가능한 형태로 제공해야 합니다.

 

 

2. 머신러닝 프로젝트의 세 가지 핵심 단계

이제 이러한 현실적인 문제들을 해결하기 위해 머신러닝 프로젝트의 큰 그림을 살펴보겠습니다. 머신러닝 프로젝트는 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다:

입력 단계: 데이터를 다루는 기술

모델 학습의 첫걸음은 데이터를 준비하는 것입니다. 현실의 데이터는 종종 불완전하거나 노이즈가 많고, 분석에 적합하지 않은 형태로 제공됩니다.
입력 단계에서는 다음과 같은 작업이 이루어집니다:

• 데이터 탐색(EDA): 데이터를 이해하고 패턴과 이상치를 탐지.
• 데이터 전처리: 결측치와 이상치를 처리하고, 데이터 스케일링 수행.
• Feature Selection과 Feature Engineering: 모델이 데이터를 더 잘 학습하도록 중요한 특성을 선택하거나 새로운 특성을 생성.

데이터의 품질은 모델 성능에 직접적으로 영향을 미칩니다. 따라서 데이터를 잘 다루는 기술은 머신러닝 프로젝트 성공의 절반 이상을 차지한다고 해도 과언이 아닙니다. 이 부분은 3장에서 자세히 다룰 예정입니다.

모델 단계: 알고리즘의 선택과 최적화

머신러닝의 핵심은 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하는 모델 설계와 학습입니다.
모델 단계에서는 다음과 같은 작업이 이루어집니다:

• 알고리즘 선택: 문제 유형(분류, 회귀, 클러스터링)에 따라 적합한 모델을 선택.
• 모델 학습과 평가: 데이터를 학습시키고 성능을 측정하는 과정.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위한 설정 값 조정.

이 단계는 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 부분으로, 2장에서 자세히 설명할 것입니다.

출력 단계: 결과 해석과 실질적 활용

모델이 예측한 결과를 단순히 수치로 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.
출력 단계에서는 다음과 같은 작업이 중요합니다:

• 모델 설명력 확보: 모델이 왜 특정 결과를 도출했는지 이해하고 설명할 수 있는 능력.
• Feature Importance 분석: 어떤 특성이 결과에 중요한 영향을 미쳤는지 평가.
• 도메인 지식 활용: 현업 도메인 전문가와 협업하여 실질적인 의사결정에 기여.

결과를 해석하고 도메인 지식을 결합해야만 데이터에서 통찰을 얻고, 이를 통해 비즈니스 또는 연구에 가치를 더할 수 있습니다. 이 부분은 4장에서 심도 있게 다룹니다.

 

 

마무리: 머신러닝, 알고리즘을 넘어 통찰로

머신러닝 프로젝트는 단순히 알고리즘을 선택하고 학습시키는 작업에서 끝나지 않습니다. 데이터를 준비하고 해석하며, 이를 실질적인 가치를 창출하는 방향으로 연결하는 과정이야말로 성공적인 머신러닝 프로젝트의 핵심입니다.

우리가 살펴본 여러 사례들은 머신러닝 엔지니어가 단순히 기술 전문가로 머무르지 않고, 데이터를 이해하는 탐구자이자, 결과를 해석하고 도메인 지식과 결합하는 연결자가 되어야 함을 보여줍니다.

다음 장에서는 머신러닝의 모델 단계를 중심으로, 알고리즘 선택과 하이퍼파라미터 튜닝, 그리고 모델 성능을 극대화하는 다양한 기법에 대해 탐구하겠습니다. 입력 → 모델 → 출력이라는 전체 프로세스를 이해하며, 머신러닝이 어떻게 실질적인 문제를 해결할 수 있는지 함께 알아보시죠! 🚀