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H2O는 오픈소스 기반의 머신러닝 프레임워크로, 대규모 데이터셋에 대해 빠르고 효율적인 학습을 지원합니다. 분산 환경을 지원하기 때문에 빅데이터 처리에 강점을 가지고 있으며, Python, R, Java 등 다양한 언어에서 사용 가능합니다. 특히 AutoML 기능을 통해 모델링 과정을 자동화하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

주요 특징

1. AutoML 지원
   • 여러 알고리즘(GBM, GLM, Deep Learning, XGBoost, Stacked Ensembles 등)을 자동으로 학습 및 튜닝
   • 최적 모델을 선정하고 성능 지표 제공
2. 확장성
   • 단일 머신부터 클러스터 환경까지 확장 가능
   • 대규모 데이터 처리에 적합
3. 다양한 인터페이스
   • Python, R, Flow UI, REST API 등을 통한 접근 지원
4. 엔터프라이즈 친화성
   • 모델 해석(Explainability) 지원
   • MLOps 연계 가능 (배포, 관리, 모니터링)

AutoML 워크플로우

1. 데이터 준비
   • 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩, 학습/검증 데이터 분리
2. AutoML 실행
   • H2OAutoML 객체를 생성하고 학습 실행
   • 다양한 모델을 자동으로 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝
3. 리더보드 확인
   • 각 모델의 성능 지표(AUC, RMSE, LogLoss 등) 확인
   • 최고 성능 모델 및 앙상블 모델 확인 가능
4. 모델 활용
   • 예측(predict) 실행
   • 모델 저장 및 배포

장점 & 단점 및 고려사항

• 장점
  • 자동화: 모델 탐색과 최적화 과정을 자동화하여 시간 단축
  • 성능: 여러 알고리즘을 조합해 높은 예측 성능 제공
  • 유연성: 다양한 데이터 타입과 문제 유형(분류, 회귀, 시계열 등) 지원