알고리즘 관리

알고리즘 관리에서는 분석 서버가 제공하는 학습·추론 알고리즘과 지원 상태를 조회합니다. 노드에서 모델을 학습하기 전에 사용할 수 있는 알고리즘과 요구 조건을 확인하는 화면입니다.

개요

목록은 ML API에서 알고리즘 카탈로그를 불러옵니다. 검색과 상태 필터로 범위를 좁힐 수 있으며, 목록형 보기에서 이름, 설명, 유형과 사용 가능 상태를 비교합니다.

목록 조회

1. 화면을 열고 알고리즘 목록이 로드되는지 확인합니다.
2. 최신 상태가 필요하면 새로고침을 선택합니다.
3. 검색창에 알고리즘 이름이나 설명의 일부를 입력합니다.
4. 상태 필터에서 전체 또는 필요한 상태를 선택합니다.
5. 대상 알고리즘의 지원 여부와 설명을 확인합니다.

목록 항목

알고리즘 선택

예측할 값이 연속 수치이면 회귀, 정해진 범주이면 분류, 정상 패턴에서 벗어나는 상태를 찾으려면 이상 탐지 계열을 검토합니다. 같은 유형의 알고리즘도 필요한 데이터 양과 전처리 방식이 다르므로 이름만 보고 선택하지 마십시오.

현재 제공 범위

화면의 추가·편집 동작은 현재 사용자 기능으로 연결돼 있지 않습니다. 알고리즘 카탈로그는 분석 서버가 제공하는 목록을 조회하는 용도입니다. 새 알고리즘 배포는 서버 구성과 배포 절차를 따라야 합니다.

목록이 비어 있을 때

Analyze API가 지원 가능한 알고리즘 목록을 반환하지 않았다는 안내가 표시되면 다음을 확인합니다.

• ML API가 실행 중인지 확인합니다.
• 분석 설정의 ML API 주소가 올바른지 확인합니다.
• 현재 서버 버전이 알고리즘 카탈로그 API를 지원하는지 확인합니다.
• 검색어와 상태 필터를 모두 해제하고 다시 조회합니다.

관련 작업

• 분석 노드에서 대상 노드와 데이터 적재 상태를 확인합니다.
• 모델 학습 전에 입력 열, 목표 열과 평가 기준을 정합니다.
• 설비 분석 개요에서 실행 중인 Trainer와 모델 상태를 확인합니다.

학습 결과 비교

알고리즘을 바꿔 학습했다면 같은 학습·검증 구간과 같은 평가 지표로 결과를 비교합니다. 정확도 하나만 선택 기준으로 사용하지 말고 처리 시간, 오차 분포와 운영 데이터에서의 안정성을 함께 확인하십시오. 채택한 알고리즘 이름과 서버 버전은 모델 변경 이력에 기록합니다.