엔진 구성

이 페이지에서는 엔진 구성의 기반이 되는 개념을 간략히 설명합니다.

하이퍼파라미터에 지원되는 소스

엔진을 구성할 때 모델을 만드는 데 사용되는 하이퍼파라미터 소스를 선택할 수 있습니다. 지원되는 소스는 다음과 같습니다.

  • 자동 조정: EngineConfig 리소스를 만들 때 AML AI가 초매개변수를 조정합니다(기본 동작).
  • 상속: 동일한 조정 버전 내에서 이전 엔진 버전으로 생성된 이전 엔진 구성에서 하이퍼파라미터를 상속합니다. 이 설정을 사용하면 새 모델 엔진 버전을 채택할 때마다 재조정하는 것을 피할 수 있습니다.

조정하거나 상속해야 하는 경우

다음 섹션에서는 자동 조정을 선택해야 하는 경우와 이전 엔진 구성에서 하이퍼파라미터를 상속해야 하는 경우를 간략히 설명합니다.

조정해야 하는 경우

각각의 새로운 엔진 구성을 조정할 수 있으며 의심스러운 경우 항상 최상의 성능 결과를 얻도록 조정해야 합니다. 자세한 내용은 엔진 튜닝 방법 섹션을 참조하세요.

최고의 성능을 위해서는 다음과 같은 상황이 발생할 때 엔진 튜닝을 고려해야 합니다.

  • 데이터 세트 로직을 크게 변경합니다. 예를 들면 다음 중 하나가 변경되는 경우입니다.
    • 필드가 채워지는 로직
    • 채워지는 RECOMMENDED 필드 선택
    • PartySupplementaryData 테이블에 제공되는 로직 또는 데이터 선택
  • 엔진에서 새 리전의 모델을 학습시키려는 경우

초매개변수를 상속해야 하는 경우

새 엔진 버전을 채택할 때 시간과 비용을 절약하려면 같은 조정 버전을 사용하여 이전 엔진에서 하이퍼파라미터를 상속하면 됩니다. 재조정 없이 엔진 버전을 채택하는 방법 섹션을 참조하세요.

조정 버전이 v003인 엔진 버전과 2024년 2월 22일 이전에 출시된 엔진 버전은 초매개변수 상속을 지원하지 않지만 이러한 버전을 초매개변수의 소스로 사용할 수는 있습니다.

엔진을 튜닝하는 방법

조정을 트리거하려면 엔진 구성 만들기 및 관리를 참조하세요.

특히 다음을 선택해야 합니다.

  • 엔진 튜닝에 사용할 데이터:

    데이터 세트와 데이터 세트 기간 내의 종료 시간을 지정합니다.

    엔진 튜닝에서는 선택한 종료 시간의 월은 포함하지 않는 전체 월을 기준으로 라벨과 특성을 사용합니다. 자세한 내용은 데이터 세트 기간 범위를 참조하세요.

  • 엔진 튜닝에 사용할 엔진 버전:

    연결된 모델을 사용할 비즈니스 라인(소매업 또는 상업)과 일치하는 엔진 버전을 선택합니다.

  • 모델에 따라 예상되는 조사 분량:

    partyInvestigationsPerPeriodHint을 지정합니다. 이는 엔진 튜닝, 학습, 백테스트에서 AML AI가 월별 조사 분량에 맞게 성능을 발휘하도록 하는 데 사용됩니다.

엔진 튜닝 출력

엔진 조정은 모델 리소스를 만드는 데 사용할 수 있는 EngineConfig 리소스를 생성합니다.

엔진 구성 메타데이터에는 다음 측정항목이 포함됩니다. 특히 이러한 측정항목은 다음을 보여줍니다.

  • 기본 초매개변수 사용 시와 비교하여 엔진 튜닝으로 기대되는 성능 향상

  • 데이터 세트 일관성을 평가하는 데 사용할 수 있는 측정(예: 여러 작업에서 특성 계열의 누락 값 비교)

측정항목 이름 측정항목 설명 측정항목 값 예시
ExpectedRecallPreTuning 엔진 버전의 기본 초매개변수를 사용할 때 테스트 세트에서 측정된 재현율 측정항목입니다.

이 재현율 측정에서는 partyInvestigationsPerPeriodHint에 지정된 월별 조사 수를 가정합니다. 

{
  "recallValues": [
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": 5000,
      "recallValue": 0.72,
      "scoreThreshold": 0.42,
    },
  ],
}
ExpectedRecallPostTuning 튜닝된 초매개변수를 사용할 때 테스트 세트에서 측정된 재현율 측정항목입니다.

이 재현율 측정에서는 partyInvestigationsPerPeriodHint에 지정된 월별 조사 수를 가정합니다. 

{
  "recallValues": [
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": 5000,
      "recallValue": 0.80,
      "scoreThreshold": 0.43,
    },
  ],
}
누락

각 특성 계열의 모든 특성에서 누락된 값의 비중입니다.

이상적으로 모든 AML AI 특성 계열의 누락은 0에 가깝습니다. 해당 특성 계열의 기반이 되는 데이터를 통합에 사용할 수 없는 경우 예외가 발생할 수 있습니다.

조정, 학습, 평가, 예측에서 어느 한 특성 계열 값의 커다란 변화는 사용된 데이터 세트의 불일치를 나타낼 수 있습니다. 

{
  "featureFamilies": [
    {
      "featureFamily": "unusual_wire_credit_activity",
      "missingnessValue": 0.00,
    },
    ...
    ...
    {
      "featureFamily": "party_supplementary_data_id_3",
      "missingnessValue": 0.45,
    },
  ],
}

재조정 없이 엔진 버전을 채택하는 방법

이전 엔진 구성의 초매개변수를 재사용하려면 엔진 구성 만들기 및 관리 페이지의 초매개변수를 상속하는 엔진 구성 만들기 섹션을 참조하세요. 특히 다음을 선택해야 합니다.

  • 초매개변수 소스 유형: hyperparameterSourceType으로 INHERITED를 선택합니다. 소스 유형을 지정하지 않으면 초매개변수 소스 유형이 TUNING으로 설정되어 이전 버전과의 호환성을 허용합니다.
  • 초매개변수 소스: hyperparameterSource 객체에서 소스 엔진 구성의 전체 리소스 이름을 지정합니다. 소스 엔진 구성 출력이 새 엔진 구성에 사용됩니다. 소스 엔진 구성은 현재 사용 중인 동일한 조정 엔진 버전 내에서 이전 엔진 버전으로 생성되어 있어야 합니다.
  • 엔진 구성에 사용할 엔진 버전: 원하는 모델의 비즈니스 라인(소매업 또는 상업용)과 일치하는 엔진 버전을 선택합니다. 하이퍼파라미터를 상속하는 경우 비즈니스 라인은 초매개변수 소스에 사용되는 비즈니스 라인과 일치해야 합니다.

상속 시 출력 및 계보

다른 엔진 버전에서 초매개변수를 상속하면 EngineConfig 리소스가 생성되며 이 리소스를 사용해 소스 엔진 구성의 초매개변수로 모델 리소스를 만들 수 있습니다.

계보의 경우 다른 엔진 구성에서 초매개변수를 상속할 때 EngineConfig 리소스의 다음 필드가 다음과 같이 설정됩니다.

  • hyperparameterSourceType: INHERITED
  • hyperparameterSource: 하이퍼파라미터 소스로 사용되는 엔진 구성입니다.
  • tuning: tuning 객체로서 원래 엔진 조정(primaryDataset)에 사용된 데이터 세트에 대한 참조와 학습(endTime)을 위해 특성을 생성하는 데 데이터가 사용된 최근 시간이 포함됩니다.
  • performanceTarget: performanceTarget 객체로서 지정된 모델(partyInvestigationsPerPeriodHint)을 기반으로 예측되는 조사 볼륨이 포함됩니다.
  • 원래 엔진 조정의 엔진 구성 메타데이터