인테리어 공사 AI를 활용한 자동견적시스템 구축 (연재-모델검증 및 테스트 4/6)

 

 

모델 검증 및 테스트는 AI 시스템 구축 과정에서 중요한 단계이다. 이 단계는 모델의 일반화 성능을 확인하고, 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 데 사용된다.

모델 검증 및 테스트 과정은 일반적으로 다음과 같이 수행된다:

1.검증(Validation): 검증 단계에서는 학습 과정에서 사용하지 않은 별도의 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 평가한다. 이 단계는 모델의 학습 과정에서 반복적으로 수행되며, 각 에포크(epoch) 이후에 모델의 성능을 평가하는 데 사용된다. 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 평가하면, 모델이 학습 데이터에 과적합(overfitting)되지 않았는지 확인할 수 있다.

2.테스트(Testing): 테스트 단계에서는 모델의 최종 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터셋을 사용한다. 테스트 데이터셋은 모델의 학습 및 검증 과정에서 전혀 사용되지 않아야 한다. 이렇게 하면 모델이 실제로 처음 보는 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 가장 정확하게 평가할 수 있다.

모델의 성능은 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수 등 다양한 메트릭을 사용하여 측정할 수 있다. 또한, 회귀 작업의 경우 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)나 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE) 등의 메트릭을 사용할 수 있다.

검증 및 테스트 과정은 모델의 성능을 평가하고, 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측하는지를 확인하는 데 중요한 단계이다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 측정하고, 필요한 경우 모델을 수정하거나 튜닝하여 성능을 향상시킬 수 있다.

모델을 검증하고 테스트 만 하는 별도의 솔루션이나 툴도 존재한다. 예를 들면 AI솔루션의 모델이 적합한지 또는 그 성능이 어떤지 사용하는 고객 입장에서는 그 신뢰성을 검증하고 싶어하는게 당연한 심리이다.

 

AI 모델의 성능을 검증하고 테스트하기 위한 여러 도구 및 서비스가 있다. 이들은 모델의 성능 메트릭을 계산하거나, 모델의 예측을 실제 라벨과 비교하는 등의 기능을 제공한다. 아래에 몇 가지 예를 소개하면 다음과 같다:

1.MLflow: MLflow는 머신러닝 실험 관리를 위한 오픈소스 플랫폼이다. MLflow는 모델 학습, 모델 서빙, 모델 검증 등의 기능을 제공하며, 다양한 머신러닝 프레임워크와 호환된다.

2.TensorBoard: TensorBoard는 TensorFlow에 내장된 시각화 도구로, 학습 과정에서 모델의 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한 모델의 구조를 시각화하거나, 특성 공간을 탐색하는 등의 기능도 제공한다.

3.Weights & Biases (W&B): W&B는 머신러닝 모델의 학습 과정을 추적하고, 결과를 기록하며, 모델의 성능을 시각화하는 도구이다. 또한 하이퍼파라미터 최적화와 같은 고급 기능도 제공한다.

4.Neptune.ai: Neptune.ai는 머신러닝 실험을 추적하고, 모델 성능을 비교하며, 실험 결과를 공유하고 협업하는 도구이다.

5.DataRobot: DataRobot은 자동화된 머신러닝 플랫폼으로, 모델 검증과 성능 평가를 위한 다양한 도구를 제공한다.

이들 도구는 각각 다양한 기능을 제공하므로, 사용자의 요구 사항과 환경에 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 중요한다. 또한, 이러한 도구를 사용하더라도 모델의 성능 메트릭만으로 모델의 신뢰성을 완전히 판단하는 것은 어렵습니다. 이는 모델의 성능이 항상 데이터에 의존하기 때문이며, 특히 머신러닝 모델의 경우, 모델이 학습한 패턴이 항상 올바르지는 않을 수 있다. 따라서, 모델의 예측을 실제 환경에서 테스트하고, 가능한 경우 모델의 예측 원리를 이해하는 것이 중요하다.

 

 

아래 예시는 머신러닝 모델을 검증하고 테스트하는 기본적인 파이썬 코드 예시이다. 여기서는 간단한 분류 문제를 푸는 머신러닝 모델인 로지스틱 회귀를 사용하며, 사이킷런(scikit-learn) 라이브러리를 이용한다.

데이터셋으로는 유명한 붓꽃(Iris) 데이터셋을 사용하며, 이 데이터셋은 4개의 특성(꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비)을 가진 붓꽃의 3가지 종류를 분류하는 문제이다.

 

 

이 스크립트는 데이터를 로드하고, 이를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할한다. 그런 다음 모델을 훈련 데이터로 학습시키고, 검증 데이터로 모델을 검증한다. 마지막으로, 테스트 데이터로 모델을 테스트하고, 테스트 정확도를 출력한다.

주의해야 할 점은, 이 예제는 간단한 설명을 위한 것으로, 실제 머신러닝 프로젝트에서는 보다 복잡한 데이터 전처리, 모델 선택 및 튜닝, 성능 평가 등의 과정이 필요할 수 있다.

 

또 다른 예제는 scikit-learn의 `train_test_split` 및 `accuracy_score`를 사용한 예제로, 분류 문제를 예시로 들었다

 

 

이 스크립트는 랜덤 포레스트 분류기를 사용하여 데이터를 학습하고, 학습된 모델의 성능을 학습 데이터셋과 테스트 데이터셋에서 각각 측정한다. 일반적으로 테스트 데이터셋에서의 성능이 학습 데이터셋에서의 성능보다 낮으면 과적합(overfitting)이 발생한 것으로 볼 수 있다.

이 예제는 간단한 이진 분류 문제를 위한 것이며, 실제 문제에서는 추가적인 전처리 작업, 하이퍼파라미터 튜닝, 다양한 성능 메트릭의 사용 등이 필요할 수 있다. 또한, 실제 모델 검증과 테스트에서는 교차 검증(cross-validation)과 같은 기법을 사용하는 것이 일반적이다.

이 예제는 간단한 이진 분류 문제를 위한 것이며, 실제 문제에서는 추가적인 전처리 작업, 하이퍼파라미터 튜닝, 다양한 성능 메트릭의 사용 등이 필요할 수 있다. 또한, 실제 모델 검증과 테스트에서는 교차 검증(cross-validation)과 같은 기법을 사용하는 것이 일반적이다.