
AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 워크플로우의 핵심 단계들을 자동화하여 누구나 쉽게 모델을 개발하고 운영할 수 있게 해주는 기술입니다. 복잡한 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝까지 자동으로 수행하므로 비전문가도 손쉽게 예측 모델을 만들 수 있습니다.AutoML이 필요한 이유머신러닝 모델 구축에는 전문 지식과 많은 실험이 필요함기업에서는 시간과 비용 절감, 데이터 사이언티스트의 생산성 향상이 핵심 과제모델 성능 최적화를 자동화된 방식으로 반복 가능하게 하고자 함AutoML의 주요 구성 요소데이터 전처리 자동화: 결측값 처리, 인코딩, 스케일링 등특성 선택/추출: 불필요한 특성 제거, 중요한 피처 강조모델 선택: 여러 알고리즘 중에서 자동으로 최적의 모델 선택하..