5 Python Libraries Every Data Scientist Should Know About - 모든 데이터 과학자가 알아야 할 파이썬 라이브러리 5가지

 

 

 

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5 Python Libraries Every Data Scientist Should Know About

이 문서는 초급 또는 중급 머신 러닝 엔지니어 또는 데이터 과학자에게 적합합니다. 파이토치나 텐서플로우 등 선호하는 머신 러닝 라이브러리를 이미 선택했고, 모델에 적합한 아키텍처를 선택하는 방법을 익혔을 것입니다. 또한 모델을 훈련하고 실제 문제를 해결할 수도 있습니다. 하지만 다음 단계는 무엇일까요?

이 글에서는 모든 머신 러닝 엔지니어와 데이터 과학자가 숙지해야 한다고 생각하는 5가지 라이브러리를 소개합니다. 이러한 라이브러리는 여러분의 기술을 향상시켜 경쟁력을 높이고 머신 러닝 개발 프로세스를 간소화할 수 있는 귀중한 도구가 될 것입니다.

 

1. MLFlow - 실험 및 모델 추적

 

고객 이탈을 예측하는 모델을 구축하는 프로젝트를 진행 중인 ML 개발자가 있다고 가정해 보겠습니다. Jupyter 노트북을 사용해 데이터를 탐색하고 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 실험하는 것으로 시작합니다. 작업을 진행하면서 노트북은 코드, 결과, 시각화로 점점 더 복잡해집니다. 진행 상황을 추적하고, 무엇이 효과가 있었고 무엇이 효과가 없었는지 파악하고, 최상의 결과를 재현하기가 어려워집니다 .

이것이 바로 MLflow가 필요한 이유입니다. MLflow는 ML 실험을 처음부터 끝까지 관리하여 추적성과 재현성을 보장하는 플랫폼입니다. 코드, 데이터 및 모델 아티팩트를 저장하는 중앙 집중식 저장소와 하이퍼파라미터, 메트릭 및 출력을 포함한 모든 실험을 기록하는 추적 시스템을 제공합니다.

MLflow를 통해 Jupyter 노트북을 단독으로 사용할 때의 함정을 피하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 중앙 집중식 리포지토리: MLflow는 코드, 데이터 및 모델 아티팩트를 체계적으로 정리하고 쉽게 액세스할 수 있게 해줍니다. 미로 같은 노트북에서 길을 잃지 않고 필요한 리소스를 빠르게 찾을 수 있습니다.
2. 실험 추적: MLflow는 사용된 정확한 코드, 데이터, 하이퍼파라미터를 포함한 모든 실험을 기록합니다. 이를 통해 여러 실험을 쉽게 비교하고 무엇이 최상의 결과를 가져왔는지 파악할 수 있습니다.
3. 재현성: MLflow를 사용하면 정확히 동일한 코드, 데이터 및 환경으로 최상의 모델을 재현할 수 있습니다. 이는 결과의 일관성과 신뢰성을 보장하는 데 매우 중요합니다.

따라서 효과적인 머신 러닝 모델을 구축하는 데 진지하게 임하고 있다면, Jupyter 노트북의 혼란을 버리고 MLflow의 강력한 기능을 수용하세요.

2. Streamlit - 빠르고 예쁜 웹 애플리케이션

Streamlit은 데이터 과학을 위한 가장 인기 있는 프론트엔드 프레임워크입니다. 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 사용자가 대화형 데이터 앱을 빠르고 쉽게 만들 수 있어 웹 개발 지식이 없는 데이터 과학자나 머신 러닝 엔지니어에게 특히 유용합니다.

Streamlit을 사용하면 개발자는 심층적인 프런트엔드 경험이나 지식 없이도 매력적인 사용자 인터페이스를 구축 및 공유하고 모델을 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 무료, 올파이썬, 오픈소스로 제공되므로 공유 가능한 웹 앱을 몇 분 안에 만들 수 있습니다.

머신러닝과 관련된 펫 프로젝트가 있다면 Streamlit을 사용해 인터페이스를 추가하는 것이 좋습니다. 작업을 시작하는 데 시간이 걸리지 않고, 준비된 템플릿이 많으며, 몇 분 안에 프론트엔드를 완성할 수 있습니다. 또한 공유하기가 매우 쉬워 이력서에 넣어도 멋지게 보일 것입니다.

Python의 다른 프론트엔드 라이브러리를 살펴보고 싶다면, 데이터 과학을 위한 상위 5가지 Python 프론트엔드 라이브러리라는 글을 확인해 보세요

 

3. FastAPI - 쉽고 빠르게 모델 배포

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모델을 학습하고 검증한 후에는 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 배포해야 합니다. 바로 이때 FastAPI가 필요합니다.

FastAPI는 RESTful API를 구축하기 위한 고성능 웹 프레임워크입니다. 단순성, 사용 편의성, 빠른 속도로 잘 알려져 있습니다. 따라서 머신 러닝 모델을 프로덕션에 배포하는 데 이상적인 선택입니다.

다음은 ML 엔지니어와 데이터 과학자가 FastAPI를 배워야 하는 몇 가지 이유입니다:

• 속도: FastAPI는 매우 빠릅니다. 최신 비동기 프로그래밍 모델을 사용하여 여러 요청을 동시에 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 대량의 데이터를 처리해야 하는 머신 러닝 모델을 배포하는 데 필수적입니다.
• 단순성: FastAPI는 배우고 사용하기 쉽습니다. 명확하고 간결한 구문으로 깔끔하고 유지 관리가 쉬운 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다. 이는 반드시 숙련된 웹 개발자가 아니더라도 ML 엔지니어와 데이터 과학자에게 중요합니다.
• 사용 편의성: FastAPI는 API를 쉽게 빌드하고 배포할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어 자동 문서화, 데이터 유효성 검사 및 오류 처리를 기본적으로 지원합니다. 따라서 시간과 노력이 절약되어 ML 엔지니어는 모델 구축 및 배포라는 핵심 업무에 집중할 수 있습니다.
• 프로덕션 준비 완료: FastAPI는 프로덕션용으로 설계되었습니다. 여러 백엔드, 보안 및 배포 도구 지원과 같은 기능을 갖추고 있습니다. 따라서 중요한 머신 러닝 모델을 배포하기 위한 신뢰할 수 있는 선택입니다.

결론적으로, FastAPI는 머신 러닝 모델을 프로덕션에 배포하는 데 사용할 수 있는 강력하고 다재다능한 도구입니다. 사용 편의성, 속도, 프로덕션 준비성 덕분에 다른 사람들이 자신의 모델에 액세스할 수 있도록 하려는 ML 엔지니어와 데이터 과학자에게 이상적인 선택입니다.

4. XGBoost - 표 형식의 데이터를 더 빠르고 더 잘 예측하는 방법

 

XGBoost는 정확도, 속도, 확장성으로 잘 알려진 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 여러 개의 약한 학습자를 하나의 강한 학습자로 결합하는 그라데이션 부스팅 프레임워크를 기반으로 합니다. 간단히 말해, 랜덤 포레스트와 같은 여러 개의 작은 모델을 사용하여 큰 모델로 결합하면 결국 신경망에 비해 더 빠른 모델을 얻을 수 있지만 동시에 확장 가능하고 과적합이 덜 발생합니다.

ML 엔지니어와 데이터 과학자가 XGBoost를 배워야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다:

• 정확도: XGBoost는 가장 정확한 머신 러닝 알고리즘 중 하나입니다. 여러 머신 러닝 대회에서 우승한 바 있으며 다양한 작업에서 꾸준히 상위 알고리즘으로 꼽히고 있습니다.
• 속도: XGBoost도 매우 빠릅니다. 대규모 데이터 세트에 대해 빠르고 효율적으로 학습하고 예측할 수 있습니다. 따라서 실시간 사기 탐지나 재무 모델링과 같이 속도가 중요한 애플리케이션에 적합합니다.
• 확장성: XGBoost는 확장성이 뛰어납니다. 정확도 저하 없이 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 처리할 수 있습니다. 따라서 데이터 볼륨이나 모델 복잡성이 우려되는 애플리케이션에 적합합니다.

표 형식의 데이터를 사용하는 작업(예: 방 수를 기반으로 집의 가격을 예측하거나, 마지막 구매/계정 데이터를 기반으로 고객의 제품 구매 가능성을 계산하는 등)이 있는 경우 Keras 또는 PyTorch를 사용한 신경망을 사용하기 전에 항상 XGBoost를 먼저 시도해 보아야 합니다.

5. ELI5 - 모델을 더욱 해석 가능하고 투명하게 만들기

 

모델을 훈련한 후에는 배포하여 사용할 수 있습니다. 하지만 이 시점에서 모델은 '블랙박스'에 가깝게 작동하며, 물건을 꽂으면 물건을 꺼낼 수 있습니다. 어떻게 작동하나요? 아무도 모릅니다. 숫자가 이쪽으로 가고, 숫자가 저쪽으로 가고, 결국에는 답을 얻게 됩니다.

고객/상사가 모델이 어떻게 구체적인 답변을 생각해 냈는지 묻는다면 어떻게 해야 할까요? 다시 말하지만, 여러분은 모릅니다. 아니면 훈련 중에 어떤 매개변수가 가장 중요하고 어떤 매개변수가 잡음을 더하는지 알고 싶으신가요?

이 모든 질문은 ELI5를 사용하여 답할 수 있습니다. 이 라이브러리는 모델을 투명하고 해석 가능하며 이해하기 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다. 모델뿐만 아니라 데이터, 학습 프로세스, 가중치 분포 및 입력 매개변수에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 그 외에도 모델을 '디버그'하여 어떤 아키텍처가 더 잘 작동하는지, 현재 모델에 어떤 문제가 있는지에 대한 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

ELI5는 이미 Scikit-Learn, Keras, XGBoost 등의 라이브러리를 지원합니다. 이미지, 텍스트 및 표 형식 데이터의 분류를 위해 모델을 디버그할 수 있습니다.

결론

지금까지 5가지 주요 데이터 과학 프레임워크에 대해 살펴보았습니다. 모든 라이브러리를 조금이라도 이해한다면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다

1. 다른 데이터 과학자에 비해 머신 러닝의 여러 측면에서 다양한 기술을 습득했기 때문에 취업할 기회가 더 많습니다.
2. 모델을 개발할 수 있을 뿐만 아니라 FastAPI 백엔드로 배포하고 사용자가 Streamlit 프론트엔드에서 모델과 상호 작용할 수 있으므로 풀스택 프로젝트에서 작업할 수 있습니다.
3. 모든 머신 러닝 실험을 MLFlow로 추적 및 재현할 수 있고 모든 모델이 올바르게 버전이 관리되므로 'Jupyter Notebook 지옥'에서 길을 잃지 않을 수 있습니다.
4. 확장 가능하고 빠르고 정확한 모델을 빠르게 훈련하는 방법을 알고 있기 때문에 표 형식의 데이터는 문제가 되지 않습니다.
5. 그리고 대부분의 모델은 ELI5를 사용하면 사고 과정을 디버깅하고 예측을 설명하면서 더 깊이 이해할 수 있기 때문에 더 이상 '블랙박스'가 아닙니다.

이 모든 라이브러리는 여러분의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 것이며, 유용하고 중요한 기술을 여러분의 무기고에 추가해 줄 것입니다. 행복한 코딩!