C#과 ML.NET을 활용한 기업 데이터 예측 모델 구축 🚀

현대 비즈니스 환경에서 데이터는 금과 같은 가치를 지닙니다. 기업들은 방대한 양의 데이터를 수집하고 있지만, 이를 효과적으로 활용하는 것은 여전히 큰 도전 과제입니다. 이러한 상황에서 C#과 ML.NET의 조합은 강력한 해결책을 제시합니다. 이 글에서는 C# 개발자들이 어떻게 ML.NET을 활용하여 기업 데이터를 분석하고 미래를 예측할 수 있는지 상세히 알아보겠습니다.

ML.NET은 마이크로소프트에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, C# 개발자들이 익숙한 환경에서 고급 데이터 분석과 예측 모델을 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 기존의 C# 기술 스택을 가진 기업들에게 큰 이점을 제공하며, 데이터 사이언티스트와 소프트웨어 엔지니어 간의 협업을 원활하게 만듭니다.

이 글을 통해 여러분은 C#과 ML.NET을 이용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 배우게 될 것입니다. 판매 예측, 고객 이탈 방지, 재고 최적화 등 다양한 기업 데이터 예측 모델을 구축하는 과정을 단계별로 살펴볼 예정입니다. 또한, 모델의 성능을 평가하고 개선하는 방법, 그리고 실제 프로덕션 환경에 배포하는 방법까지 다룰 것입니다.

재능넷과 같은 플랫폼에서 활동하는 개발자들에게 이러한 기술은 매우 유용할 수 있습니다. 클라이언트의 다양한 요구사항을 충족시키고, 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공할 수 있기 때문입니다. 그럼 지금부터 C#과 ML.NET의 세계로 함께 떠나볼까요? 🌟

1. C#과 ML.NET 소개 🌈

1.1 C# 언어의 특징과 장점

C#은 마이크로소프트에서 개발한 현대적이고 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 객체 지향 프로그래밍(OOP)을 지원하며, 강력한 타입 시스템과 풍부한 라이브러리를 제공합니다. C#의 주요 특징과 장점을 살펴보겠습니다:

타입 안정성: 강력한 정적 타입 시스템으로 컴파일 시점에 많은 오류를 잡아낼 수 있습니다.
생산성: 간결한 문법과 풍부한 라이브러리로 개발 속도를 높일 수 있습니다.
다양한 플랫폼 지원: .NET Core의 도입으로 Windows뿐만 아니라 Linux, macOS에서도 실행 가능합니다.
성능: JIT(Just-In-Time) 컴파일러를 통해 높은 실행 속도를 제공합니다.
풍부한 생태계: NuGet을 통해 수많은 오픈소스 라이브러리를 쉽게 활용할 수 있습니다.

C#은 기업용 소프트웨어 개발에 특히 적합하며, 웹 애플리케이션, 데스크톱 애플리케이션, 모바일 앱, 게임 개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

1.2 ML.NET 프레임워크 개요

ML.NET은 .NET 개발자들이 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 통합할 수 있도록 설계된 크로스 플랫폼 오픈소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 주요 특징은 다음과 같습니다:

C# 친화적: C# 개발자가 익숙한 환경에서 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다.
다양한 알고리즘 지원: 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다.
확장성: 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 구조를 가지고 있습니다.
모델 자동화: AutoML 기능을 통해 최적의 모델을 자동으로 선택하고 하이퍼파라미터를 튜닝할 수 있습니다.
TensorFlow 및 ONNX 통합: 다른 프레임워크에서 만든 모델을 쉽게 가져와 사용할 수 있습니다.

ML.NET은 기존 .NET 애플리케이션에 머신러닝 기능을 쉽게 추가할 수 있게 해주며, 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어 간의 협업을 원활하게 만듭니다.

1.3 C#과 ML.NET의 시너지 효과

C#과 ML.NET의 조합은 기업 데이터 분석과 예측 모델 구축에 있어 강력한 시너지를 발휘합니다:

통합 개발 환경: Visual Studio를 통해 코드 작성부터 모델 훈련, 평가, 배포까지 한 환경에서 수행할 수 있습니다.
성능 최적화: C#의 높은 실행 속도와 ML.NET의 효율적인 알고리즘이 만나 빠른 모델 훈련과 추론이 가능합니다.
기존 시스템과의 호환성: 기존 C# 기반 기업 시스템에 머신러닝 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.
풍부한 데이터 처리 기능: LINQ와 같은 C#의 강력한 데이터 처리 기능을 ML.NET과 함께 활용할 수 있습니다.
확장 가능한 아키텍처: 마이크로서비스 아키텍처에서 ML.NET 모델을 쉽게 통합하고 확장할 수 있습니다.

이러한 시너지 효과로 인해 C#과 ML.NET의 조합은 기업 데이터 분석과 예측 모델 구축에 있어 매우 효과적인 선택이 될 수 있습니다. 다음 섹션에서는 이 강력한 도구들을 활용하여 실제 기업 데이터 예측 모델을 구축하는 과정을 상세히 살펴보겠습니다.

2. 기업 데이터 분석을 위한 준비 📊

2.1 개발 환경 설정

C#과 ML.NET을 이용한 기업 데이터 예측 모델 구축을 시작하기 전에, 적절한 개발 환경을 설정하는 것이 중요합니다. 다음은 필요한 주요 도구와 설정 과정입니다:

Visual Studio 설치: 최신 버전의 Visual Studio를 다운로드하고 설치합니다. Community 버전은 무료로 사용할 수 있으며, 개인 및 소규모 팀 프로젝트에 적합합니다.
.NET SDK 설치: ML.NET은 .NET Core 3.1 이상 또는 .NET 5.0 이상을 요구합니다. 최신 버전의 .NET SDK를 설치하세요.
ML.NET NuGet 패키지 추가: 프로젝트에 ML.NET 관련 NuGet 패키지를 추가합니다. 주요 패키지는 다음과 같습니다:
- Microsoft.ML
- Microsoft.ML.FastTree
- Microsoft.ML.LightGbm
데이터 분석 도구 설치: 데이터 탐색과 시각화를 위해 추가적인 도구를 설치할 수 있습니다. 예를 들어:
- Jupyter Notebook (C# 커널 포함)
- Power BI Desktop

개발 환경 설정이 완료되면, 다음 명령어로 새로운 콘솔 애플리케이션 프로젝트를 생성할 수 있습니다:

dotnet new console -n MLNetEnterprisePredictor
cd MLNetEnterprisePredictor
dotnet add package Microsoft.ML
dotnet add package Microsoft.ML.FastTree
dotnet add package Microsoft.ML.LightGbm

2.2 데이터 수집 및 전처리

기업 데이터 예측 모델의 성공은 양질의 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 수집과 전처리 과정은 다음과 같은 단계를 포함합니다:

데이터 소스 식별: 기업 내부 데이터베이스, CRM 시스템, 로그 파일, 외부 API 등 다양한 소스에서 관련 데이터를 식별합니다.
데이터 추출: 식별된 소스에서 데이터를 추출합니다. C#의 ADO.NET이나 Entity Framework를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
데이터 정제: 누락된 값, 이상치, 중복 데이터 등을 처리합니다. ML.NET의 데이터 변환 파이프라인을 사용하여 이 과정을 자동화할 수 있습니다.
특성 엔지니어링: 원본 데이터에서 새로운 특성을 생성하거나 기존 특성을 변환합니다. 예를 들어, 날짜 데이터에서 요일, 월, 분기 등의 정보를 추출할 수 있습니다.
데이터 정규화/표준화: 특성들의 스케일을 조정하여 모델 성능을 향상시킵니다. ML.NET은 이를 위한 다양한 변환기를 제공합니다.

다음은 ML.NET을 사용한 간단한 데이터 전처리 예시 코드입니다:

var mlContext = new MLContext(seed: 0);

var dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile("sales_data.csv", hasHeader: true, separatorChar: ',');

var pipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("ProductCategory")
    .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("Region"))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMeanVariance("Price"))
    .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ProductCategory", "Region", "Price"));

var transformedData = pipeline.Fit(dataView).Transform(dataView);

2.3 데이터 탐색 및 시각화

데이터 탐색과 시각화는 데이터의 특성을 이해하고 잠재적인 패턴을 발견하는 데 중요합니다. C#과 ML.NET을 사용한 데이터 탐색 및 시각화 방법은 다음과 같습니다:

기술 통계 분석: ML.NET의 DataViewSchema를 사용하여 각 특성의 기본적인 통계 정보를 얻을 수 있습니다.
데이터 분포 확인: 히스토그램이나 박스 플롯을 사용하여 각 특성의 분포를 시각화합니다.
상관관계 분석: 특성 간의 상관관계를 계산하고 히트맵으로 시각화합니다.
시계열 데이터 분석: 시간에 따른 데이터 변화를 선 그래프로 표현합니다.

C#에서 데이터 시각화를 위해 ScottPlot이나 OxyPlot과 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 다음은 ScottPlot을 사용한 간단한 시각화 예시입니다:

var plt = new ScottPlot.Plot(600, 400);
double[] prices = // ... 가격 데이터 배열
double[] salesVolumes = // ... 판매량 데이터 배열

plt.AddScatter(prices, salesVolumes);
plt.Title("가격과 판매량의 관계");
plt.XLabel("가격");
plt.YLabel("판매량");

plt.SaveFig("price_sales_scatter.png");

이러한 데이터 탐색과 시각화 과정을 통해 데이터의 특성을 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 더 효과적인 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 이렇게 준비된 데이터를 사용하여 실제 예측 모델을 구축하는 과정을 살펴보겠습니다.

3. ML.NET을 이용한 예측 모델 구축 🛠️

3.1 문제 정의 및 모델 선택

기업 데이터 예측 모델을 구축하기 위한 첫 단계는 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, 그에 적합한 모델을 선택하는 것입니다. 일반적인 기업 데이터 예측 문제와 그에 적합한 ML.NET 모델은 다음과 같습니다:

판매량 예측 (회귀 문제): FastTreeRegressor, LightGbmRegressor
고객 이탈 예측 (이진 분류): FastTreeBinaryClassifier, LightGbmBinaryClassifier
제품 카테고리 분류 (다중 분류): SdcaMaximumEntropyMulticlassClassifier, LightGbmMulticlassClassifier
고객 세그먼테이션 (클러스터링): KMeansClusterer
이상 거래 탐지 (이상 탐지): RandomizedPcaAnomalyDetector

예를 들어, 향후 3개월의 월별 판매량을 예측하는 문제를 정의했다고 가정해 봅시다. 이는 시계열 예측 문제로, ML.NET의 FastTreeRegressor나 LightGbmRegressor를 사용할 수 있습니다.

3.2 데이터 분할

모델 훈련과 평가를 위해 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. ML.NET에서는 다음과 같이 데이터를 분할할 수 있습니다:

var splitData = mlContext.Data.TrainTestSplit(transformedData, testFraction: 0.2);
var trainData = splitData.TrainSet;
var testData = splitData.TestSet;

이 코드는 데이터의 80%를 훈련에, 20%를 테스트에 사용합니다. 시계열 데이터의 경우, 시간 순서를 고려하여 분할해야 합니다:

var timeSeriesData = mlContext.Data.LoadFromTextFile("sales_data.csv", hasHeader: true, separatorChar: ',');
var cutoffDate = new DateTime(2023, 1, 1);

var trainData = mlContext.Data.FilterRowsByColumn(timeSeriesData, "Date", upperBound: cutoffDate);
var testData = mlContext.Data.FilterRowsByColumn(timeSeriesData, "Date", lowerBound: cutoffDate);

3.3 모델 훈련

선택한 모델을 사용하여 훈련 데이터로 모델을 훈련시킵니다. 판매량 예측 문제를 예로 들어 FastTreeRegressor를 사용한 모델 훈련 과정은 다음과 같습니다:

var pipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("ProductCategory")
    .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("Region"))
    .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ProductCategory", "Region", "Price", "Season"))
    .Append(mlContext.Regression.Trainers.FastTree(labelColumnName: "Sales", numberOfLeaves: 50, numberOfTrees: 100));

var model = pipeline.Fit(trainData);

이 파이프라인은 범주형 변수를 원-핫 인코딩하고, 모든 특성을 결합한 후 FastTree 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련시킵니다.

3.4 모델 평가

훈련된 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터를 사용합니다. ML.NET은 다양한 평가 지표를 제공합니다:

var predictions = model.Transform(testData);
var metrics = mlContext.Regression.Evaluate(predictions, labelColumnName: "Sales");

Console.WriteLine($"R-squared: {metrics.RSquared:0.##}");
Console.WriteLine($"Mean Absolute Error: {metrics.MeanAbsoluteError:0.##}");
Console.WriteLine($"Root Mean Squared Error: {metrics.RootMeanSquaredError:0.##}");

이러한 지표를 통해 모델의 예측 정확도를 평가할 수 있습니다. R-squared 값이 1에 가까울수록, 그리고 오차 값들이 작을수록 모델의 성능이 좋다고 볼 수 있습니다.

3.5 하이퍼파라미터 튜닝

모델의 성능을 더욱 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 수행할 수 있습니다. ML.NET은 자동화된 하이퍼파라미터 튜닝을 지원합니다:

var pipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("ProductCategory")
    .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("Region"))
    .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ProductCategory", "Region", "Price", "Season"));

var trainer = mlContext.Regression.Trainers.FastTree(labelColumnName: "Sales");

var parameterSpace = new Dictionary>()
{
    {"NumberOfLeaves", new object[]{10, 20, 50, 100}},
    {"NumberOfTrees", new object[]{50, 100, 200, 500}},
    {"LearningRate", new object[]{0.01, 0.1, 0.3}}
};

var tuner = mlContext.Regression.Trainers.FastTree(labelColumnName: "Sales").ToOption();
var cvResults = mlContext.Auto().CrossValidate(trainData, tuner, parameterSpace, numberOfIterations: 20);

var bestModel = cvResults.OrderByDescending(r => r.Metrics.RSquared).First().Model;

이 코드는 다양한 하이퍼파라미터 조합을 시도하고, 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 선택합니다.

4. 예측 모델 배포 및 통합 🚀

4.1 모델 저장 및 로드

훈련된 모델을 저장하고 나중에 로드하여 사용할 수 있습니다. ML.NET에서는 다음과 같이 모델을 저장하고 로드할 수 있습니다:

// 모델 저장
mlContext.Model.Save(model, trainData.Schema, "SalesPredictor.zip");

// 모델 로드
DataViewSchema modelSchema;
ITransformer loadedModel = mlContext.Model.Load("SalesPredictor.zip", out modelSchema);

4.2 예측 엔진 구현

저장된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 예측 엔진을 구현할 수 있습니다:

public class SalesPredictionEngine
{
    private readonly PredictionEngine _predictionEngine;

    public SalesPredictionEngine(MLContext mlContext, ITransformer model)
    {
        _predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model);
    }

    public float PredictSales(SalesData input)
    {
        return _predictionEngine.Predict(input).PredictedSales;
    }
}

// 사용 예
var predictionEngine = new SalesPredictionEngine(mlContext, loadedModel);
var prediction = predictionEngine.PredictSales(new SalesData { /* 입력 데이터 */ });
Console.WriteLine($"예측 판매량: {prediction}");

4.3 웹 서비스로 배포

예측 모델을 웹 서비스로 배포하여 다른 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있게 만들 수 있습니다. ASP.NET Core를 사용하여 예측 API를 구현하는 예시입니다:

public class SalesPredictionController : ControllerBase
{
    private readonly SalesPredictionEngine _predictionEngine;

    public SalesPredictionController(SalesPredictionEngine predictionEngine)
    {
        _predictionEngine = predictionEngine;
    }

    [HttpPost]
    public ActionResult Predict([FromBody] SalesData input)
    {
        var prediction = _predictionEngine.PredictSales(input);
        return Ok(prediction);
    }
}

4.4 실시간 예측 시스템 구축

실시간으로 들어오는 데이터에 대해 예측을 수행하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, Apache Kafka나 Azure Event Hubs와 같은 스트리밍 플랫폼과 통합하여 실시간 예측 시스템을 구현할 수 있습니다:

public class RealTimePredictionService
{
    private readonly SalesPredictionEngine _predictionEngine;
    private readonly IKafkaConsumer _consumer;

    public RealTimePredictionService(SalesPredictionEngine predictionEngine, IKafkaConsumer consumer)
    {
        _predictionEngine = predictionEngine;
        _consumer = consumer;
    }

    public async Task StartPredicting(CancellationToken cancellationToken)
    {
        while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
        {
            var consumeResult = _consumer.Consume(cancellationToken);
            var salesData = JsonSerializer.Deserialize(consumeResult.Message.Value);
            var prediction = _predictionEngine.PredictSales(salesData);
            
            // 예측 결과 처리 (예: 데이터베이스에 저장 또는 다른 시스템으로 전송)
            await ProcessPrediction(prediction);
        }
    }

    private Task ProcessPrediction(float prediction)
    {
        // 예측 결과 처리 로직
        return Task.CompletedTask;
    }
}

4.5 모니터링 및 재훈련

배포된 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 필요에 따라 재훈련을 수행하는 것이 중요합니다. 다음과 같은 방법으로 모니터링 및 재훈련 시스템을 구축할 수 있습니다:

성능 메트릭 수집: 예측의 정확도, 처리 시간 등의 메트릭을 수집합니다.
알림 시스템 구축: 성능이 특정 임계값 이하로 떨어질 경우 알림을 보냅니다.
자동 재훈련 파이프라인 구현: 새로운 데이터를 사용하여 주기적으로 모델을 재훈련합니다.

public class ModelMonitoringService
{
    private readonly ILogger _logger;
    private readonly MLContext _mlContext;
    private readonly string _modelPath;
    private readonly string _trainingDataPath;

    public ModelMonitoringService(ILogger logger, MLContext mlContext, string modelPath, string trainingDataPath)
    {
        _logger = logger;
        _mlContext = mlContext;
        _modelPath = modelPath;
        _trainingDataPath = trainingDataPath;
    }

    public async Task MonitorAndRetrain()
    {
        while (true)
        {
            var currentPerformance = EvaluateCurrentModel();
            if (currentPerformance < PerformanceThreshold)
            {
                _logger.LogWarning("Model performance below threshold. Initiating retraining.");
                await RetrainModel();
            }

            await Task.Delay(TimeSpan.FromDays(1)); // 매일 확인
        }
    }

    private float EvaluateCurrentModel()
    {
        // 현재 모델의 성능을 평가하는 로직
        return 0.0f;
    }

    private async Task RetrainModel()
    {
        // 새로운 데이터로 모델을 재훈련하는 로직
        var newTrainingData = _mlContext.Data.LoadFromTextFile(_trainingDataPath, hasHeader: true, separatorChar: ',');
        var pipeline = // 파이프라인 정의
        var newModel = pipeline.Fit(newTrainingData);

        _mlContext.Model.Save(newModel, newTrainingData.Schema, _modelPath);
        _logger.LogInformation("Model retrained and saved successfully.");
    }
}

이러한 배포 및 통합 과정을 통해 ML.NET으로 구축한 예측 모델을 실제 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용할 수 있습니다. 지속적인 모니터링과 개선을 통해 모델의 성능을 유지하고 향상시킬 수 있습니다.

5. 사례 연구 및 최적 실무 사례 📚

5.1 실제 기업 적용 사례

C#과 ML.NET을 활용한 기업 데이터 예측 모델의 실제 적용 사례를 살펴보겠습니다:

소매업체 A사의 재고 최적화:
- 문제: 과다 재고로 인한 비용 증가와 재고 부족으로 인한 판매 기회 상실
- 솔루션: ML.NET의 시계열 예측 모델을 사용하여 제품별, 매장별 수요 예측
- 결과: 재고 비용 15% 감소, 품절률 20% 감소
금융 기관 B사의 고객 이탈 예측:
- 문제: 고객 이탈로 인한 수익 감소
- 솔루션: ML.NET의 이진 분류 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객 식별
- 결과: 고객 유지율 10% 향상, 마케팅 비용 20% 절감
제조업체 C사의 설비 고장 예측:
- 문제: 예기치 못한 설비 고장으로 인한 생산 중단
- 솔루션: ML.NET의 이상 탐지 모델을 사용하여 설비 고장 징후 조기 감지
- 결과: 계획되지 않은 가동 중단 시간 30% 감소, 유지보수 비용 25% 절감

5.2 성공적인 구현을 위한 팁

C#과 ML.NET을 사용하여 기업 데이터 예측 모델을 성공적으로 구현하기 위한 팁을 제시합니다:

명확한 문제 정의: 해결하고자 하는 비즈니스 문제를 명확히 정의하고, 구체적인 목표를 설정하세요.
데이터 품질 확보: 정확하고 관련성 높은 데이터를 수집하고, 철저한 전처리 과정을 거치세요.
적절한 모델 선택: 문제의 특성에 맞는 ML.NET 알고리즘을 선택하세요. 필요하다면 여러 모델을 비교 평가하세요.
특성 엔지니어링: 도메인 지식을 활용하여 유의미한 특성을 생성하고 선택하세요.
교차 검증: 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 교차 검증을 실시하세요.
점진적 접근: 간단한 모델부터 시작하여 점진적으로 복잡성을 높여가세요.
지속적인 모니터링 및 개선: 배포 후에도 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요시 재훈련하세요.
팀 협업: 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 도메인 전문가 간의 긴밀한 협업을 장려하세요.
확장성 고려: 초기부터 확장 가능한 아키텍처를 설계하여 향후 데이터량 증가에 대비하세요.
보안 및 규정 준수: 데이터 보안과 관련 규정 준수를 항상 최우선으로 고려하세요.

5.3 일반적인 함정과 해결 방법

C#과 ML.NET을 사용한 기업 데이터 예측 모델 구축 시 자주 발생하는 함정과 그 해결 방법을 소개합니다:

데이터 누수:
- 함정: 테스트 데이터의 정보가 훈련 과정에 유출되어 과도하게 낙관적인 성능 평가
- 해결: 엄격한 데이터 분할, 시간 기반 분할 사용, 교차 검증 실시
부적절한 평가 지표 선택:
- 함정: 문제의 특성에 맞지 않는 평가 지표 사용으로 잘못된 모델 선택
- 해결: 비즈니스 목표에 부합하는 평가 지표 선정, 다양한 지표의 종합적 고려
과적합:
- 함정: 훈련 데이터에 과도하게 최적화되어 일반화 성능 저하
- 해결: 정규화 기법 적용, 앙상블 방법 사용, 충분한 데이터 확보
불균형 데이터 처리 미흡:
- 함정: 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서 소수 클래스 예측 성능 저하
- 해결: 오버샘플링, 언더샘플링, 가중치 부여 등의 기법 적용
확장성 문제:
- 함정: 대용량 데이터 처리 시 성능 저하 또는 처리 불가
- 해결: 분산 처리 기술 활용, 점진적 학습 방법 적용, 효율적인 데이터 파이프라인 구축