001 FLAML이란? Microsoft의 빠른 AutoML 소개
키워드: FLAML, AutoML, Microsoft, 소개
개요
머신러닝 모델 개발은 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 복잡한 과정을 거칩니다. **FLAML(Fast and Lightweight AutoML)**은 Microsoft Research에서 개발한 AutoML 라이브러리로, 제한된 시간과 리소스 내에서 최적의 모델을 자동으로 찾아줍니다.
이 글에서는 FLAML의 개념, 특징, 그리고 다른 AutoML 도구와의 차별점을 알아보겠습니다.
실습 환경
- Python 버전: 3.11 권장
- Python 3.11은 2027년 말까지 지원되며, FLAML과 호환되는 안정적인 버전입니다.
- 필요 패키지:
flaml[automl]>=2.0, pandas, scikit-learn
pip install flaml[automl] pandas scikit-learn
Google Colab 지원 FLAML은 Google Colab에서 바로 실습 가능합니다.
!pip install flaml[automl]로 설치 후 사용하세요.
AutoML이란?
**AutoML(Automated Machine Learning)**은 머신러닝 워크플로우의 자동화를 의미합니다.
전통적인 머신러닝 과정
데이터 준비 → 특성 엔지니어링 → 모델 선택 → 하이퍼파라미터 튜닝 → 평가 → 배포
각 단계는 전문 지식과 반복적인 실험이 필요합니다:
- 모델 선택: Random Forest? XGBoost? LightGBM? 어떤 것이 최적일까?
- 하이퍼파라미터 튜닝: learning_rate, max_depth, n_estimators 등 최적값 탐색
- 시간 관리: 언제까지 탐색을 계속할 것인가?
AutoML의 해결책
AutoML은 이 모든 과정을 자동화합니다:
| 문제 | 수동 해결 | AutoML 해결 |
|---|---|---|
| 모델 선택 | 하나씩 실험 | 자동 비교/선택 |
| 하이퍼파라미터 | Grid/Random Search | 지능적 탐색 |
| 시간 제약 | 관리 어려움 | 예산 기반 최적화 |
FLAML 소개
FLAML은 "Fast and Lightweight AutoML"의 약자로, 2020년 Microsoft Research에서 공개했습니다.
FLAML의 핵심 철학
- 시간 예산(Time Budget) 기반: 원하는 시간 내에서 최적의 모델 탐색
- 비용 효율적(Cost-Frugal): 저비용 모델부터 시작해 점진적으로 복잡한 모델 탐색
- 경량화(Lightweight): 최소한의 의존성, 어디서든 쉽게 설치
FLAML vs 다른 AutoML 도구
| 특징 | FLAML | PyCaret | Auto-sklearn | H2O |
|---|---|---|---|---|
| 설치 용이성 | 매우 쉬움 | 쉬움 | 어려움 (Linux) | 보통 |
| 속도 | 매우 빠름 | 보통 | 느림 | 빠름 |
| 메모리 효율 | 높음 | 보통 | 낮음 | 보통 |
| Colab 지원 | 완벽 | 제한적 | 제한적 | 가능 |
| 시간 예산 | 핵심 기능 | 지원 | 지원 | 지원 |
| 개발사 | Microsoft | 오픈소스 | 프라이부르크대 | H2O.ai |
FLAML의 주요 기능
1. AutoML - 자동 머신러닝
from flaml import AutoML
automl = AutoML()
automl.fit(X_train, y_train, task="classification", time_budget=60)
단 3줄로 60초 내에 최적의 분류 모델을 찾습니다.
2. 하이퍼파라미터 튜닝
from flaml import tune
# 001 기존 모델의 하이퍼파라미터 최적화
tune.run(training_function, config=search_space, time_budget_s=120)
3. 제로샷 AutoML
사전 학습된 메타 지식을 활용해 더 빠른 탐색이 가능합니다.
FLAML 기본 코드 예제
from flaml import AutoML
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 001 데이터 준비
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 001 FLAML AutoML 실행
automl = AutoML()
automl.fit(X_train, y_train, task="classification", time_budget=10)
# 001 결과 확인
print(f"최적 모델: {automl.best_estimator}")
print(f"검증 정확도: {1 - automl.best_loss:.4f}")
# 001 예측
predictions = automl.predict(X_test)
sklearn으로 하면? 동일한 작업을 scikit-learn으로 하려면 여러 모델을 직접 정의하고, GridSearchCV를 각각 실행해야 합니다. FLAML은 이 과정을 시간 예산 내에서 자동으로 처리합니다.
FLAML의 장점
1. 속도와 효율성
- 경량 설계: 필수 의존성만 포함
- 빠른 탐색: CFO(Cost-Frugal Optimization) 알고리즘 사용
- 조기 종료: 비효율적인 탐색 조기 중단
2. 사용 편의성
- 간단한 API:
fit()한 번으로 모든 작업 완료 - 시간 예산:
time_budget파라미터로 명확한 시간 제어 - 모든 플랫폼 지원: Windows, Mac, Linux, Colab
3. 유연성
- 커스텀 학습기: 사용자 정의 모델 추가 가능
- 탐색 공간 정의: 하이퍼파라미터 범위 직접 지정
- 다양한 태스크: 분류, 회귀, 시계열, NLP 등 지원
4. 기업 친화적
- Microsoft 지원: 안정적인 유지보수
- 확장성: Ray, Spark 연동으로 대규모 처리
- 재현성: 시드 설정으로 결과 재현 가능
FLAML 지원 태스크
| 태스크 | 설명 | 주요 사용 사례 |
|---|---|---|
classification | 분류 | 스팸 탐지, 이탈 예측 |
regression | 회귀 | 가격 예측, 수요 예측 |
ts_forecast | 시계열 예측 | 주가, 판매량 예측 |
ts_forecast_classification | 시계열 분류 | 이상 탐지 |
rank | 랭킹 | 검색 순위, 추천 |
seq-classification | 시퀀스 분류 | 텍스트 분류 (NLP) |
seq-regression | 시퀀스 회귀 | 감성 점수 예측 |
summarization | 요약 | 문서 요약 (NLP) |
정리
- FLAML은 Microsoft Research에서 개발한 빠르고 가벼운 AutoML 라이브러리입니다.
- 시간 예산(time_budget) 개념을 핵심으로, 제한된 시간 내 최적 모델을 탐색합니다.
- 설치가 쉽고 모든 플랫폼(Windows, Mac, Linux, Colab)에서 작동합니다.
- 분류, 회귀, 시계열, NLP 등 다양한 태스크를 지원합니다.
- scikit-learn과 잘 통합되어 기존 코드와 호환이 쉽습니다.
다음 글 예고
다음 글에서는 FLAML 설치와 환경 구축에 대해 알아보겠습니다. pip를 이용한 설치 방법, 가상환경 설정, 그리고 설치 확인 방법을 다룹니다.
FLAML AutoML 마스터 시리즈 #001