[노코드 AI 시리즈 #1] 데이터만 있으면 OK! 구글 Vertex AI (AutoML) 활용 예측 모델 구축 A to Z

비전공자도 데이터 기반 예측 모델을 구축할 수 있는 시대, **Google Vertex AI (AutoML)**이 그 문을 활짝 엽니다. 이 로우코드 AI 플랫폼은 복잡한 코딩 없이도 여러분의 데이터를 활용하여 미래를 예측하는 인공지능 모델을 만들 수 있게 돕습니다. 판매량 예측, 고객 이탈 분석, 이미지/텍스트 분류 등 다양한 비즈니스 문제를 AI로 해결하고 싶은 분들께 최적의 솔루션입니다. 이 글에서는 **Google Vertex AI (AutoML)**의 주요 기능과 함께, 비전공자도 쉽게 따라 할 수 있는 단계별 사용법을 완벽 가이드로 제공합니다. 데이터 준비부터 모델 훈련, 배포까지, 코딩 없이 강력한 AI 예측 능력을 손에 넣는 비결을 지금 바로 확인해 보세요!

 

이 글은 [노코드 AI 시대, 비전공자도 AI 앱 개발자 되는 법] 시리즈의 첫 번째 글입니다. 

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목차

• 구글 Vertex AI (AutoML), 비전공자도 데이터 예측 전문가가 될 수 있을까?
• Vertex AI AutoML, 이런 분께 추천해요!: 데이터 기반 의사 결정이 필요한 비즈니스 담당자
• Google Vertex AI AutoML 핵심 기능: 이미지, 텍스트, 숫자 데이터로 만드는 AI 모델
• 비전공자를 위한 Vertex AI AutoML 사용법 (단계별 가이드):
  • 1단계: 데이터 준비 및 Google Cloud Storage 업로드
  • 2단계: 데이터셋 생성 및 목표 설정
  • 3단계: AI 모델 훈련 시작하기
  • 4단계: 모델 평가 및 성능 확인
  • 5단계: 모델 배포 및 예측 활용
• Vertex AI AutoML 활용 팁: 효율적인 비용 관리와 데이터 준비의 중요성
• 마무리하며: 코딩 없이도 강력한 AI 예측 능력을 손에 넣으세요!

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구글 Vertex AI (AutoML), 비전공자도 데이터 예측 전문가가 될 수 있을까?

수많은 데이터가 쏟아지는 현대 사회에서 미래를 예측하는 능력은 개인과 기업의 핵심 경쟁력이 되었습니다. 하지만 '예측 모델'이라고 하면 복잡한 통계학 지식이나 고급 머신러닝 코딩을 떠올리며 지레 겁먹는 분들이 많으실 텐데요. 이제는 그럴 필요가 없습니다. 구글이 제공하는 **Google Vertex AI (AutoML)**은 비전공자도 코딩 없이 자신만의 데이터 기반 예측 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 돕는 혁신적인 로우코드 AI 플랫폼입니다.

이 도구는 여러분의 스프레드시트 데이터, 이미지, 텍스트 등을 활용하여 판매량 예측, 고객 이탈 예측, 콘텐츠 분류 등 다양한 AI 예측을 가능하게 합니다. 오늘은 비전공자의 눈높이에서 Google Vertex AI (AutoML)의 자세한 사용법을 단계별로 안내해 드리겠습니다.

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Vertex AI AutoML, 이런 분께 추천해요!: 데이터 기반 의사 결정이 필요한 비즈니스 담당자

Google Vertex AI AutoML은 특히 다음과 같은 분들께 강력히 추천합니다.

• 코딩 지식은 없지만, 보유한 데이터를 활용해 미래를 예측하고 싶은 분
• 판매량, 고객 행동, 재고량 등을 정확히 예측하여 비즈니스 의사 결정을 개선하고 싶은 분
• 수많은 이미지나 텍스트 데이터를 자동으로 분류하거나 분석하고 싶은 분
• AI 모델 구축에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄이고 싶은 분
• 데이터 사이언티스트나 개발자에게 의존하지 않고 직접 AI를 활용하고 싶은 시민 개발자

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Google Vertex AI AutoML 핵심 기능: 이미지, 텍스트, 숫자 데이터로 만드는 AI 모델

Vertex AI AutoML은 크게 세 가지 주요 유형의 데이터에 특화된 AutoML 서비스를 제공합니다.

1. AutoML Tables: 스프레드시트 형태의 정형 데이터를 사용하여 수치 예측(회귀), 분류(범주 예측) 모델을 만듭니다. (예: 판매량 예측, 고객 이탈 예측, 대출 상환 여부 예측)
2. AutoML Vision: 이미지 데이터를 사용하여 이미지 분류, 객체 감지, 객체 세분화 모델을 만듭니다. (예: 제품 이미지 분류, 불량품 검출, 얼굴 인식)
3. AutoML Natural Language: 텍스트 데이터를 사용하여 텍스트 분류, 감성 분석, 개체명 인식 모델을 만듭니다. (예: 고객 리뷰 감성 분석, 스팸 메일 분류, 뉴스 기사 카테고리 분류)

이 모든 기능은 코딩 없이 직관적인 UI로 조작할 수 있습니다.

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비전공자를 위한 Vertex AI AutoML 사용법 (단계별 가이드):

이제 실제로 **Google Vertex AI (AutoML)**을 사용하여 AI 예측 모델을 만드는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 이 가이드는 주로 AutoML Tables (정형 데이터 예측)를 기준으로 설명하지만, 다른 AutoML 서비스도 유사한 흐름으로 진행됩니다.

1단계: 데이터 준비 및 Google Cloud Storage 업로드

• 데이터 준비: 가장 중요한 단계입니다. 예측하고 싶은 목표(예: '판매량' 또는 '고객 이탈 여부')와 관련된 데이터를 엑셀(CSV) 파일 형태로 준비합니다. 각 열은 특징(Feature)이 되고, 예측하고 싶은 열이 '타겟(Target)'이 됩니다. 데이터의 양이 많을수록, 그리고 품질이 좋을수록 모델 성능이 향상됩니다.
  • 팁: 누락된 값(Missing Value)을 채우고, 오타나 일관성 없는 데이터를 정리하는 데이터 전처리 과정을 거치면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
• Google Cloud Storage 업로드: 준비된 CSV 파일을 Google Cloud Storage(GCS) 버킷에 업로드해야 합니다.
  • Google Cloud Console에 로그인 -> 'Cloud Storage' -> '버킷 만들기' -> 버킷 생성 후 '파일 업로드'를 통해 CSV 파일을 업로드합니다.

    

 

2단계: 데이터셋 생성 및 목표 설정

• Vertex AI 접속: Google Cloud Console에서 'Vertex AI'를 검색하여 접속합니다.
• 데이터셋 생성: 왼쪽 메뉴에서 '데이터셋'을 클릭한 후, '데이터셋 만들기'를 클릭합니다.
  • 데이터셋 이름을 지정하고, '표 형식(Tabular)'을 선택합니다. (이미지, 텍스트의 경우 해당 유형 선택)
  • '데이터 소스 선택'에서 이전에 GCS에 업로드한 CSV 파일의 경로를 선택합니다.
• 타겟 열 설정: 데이터셋이 생성되면, 어떤 열을 예측할 것인지 '타겟 열(Target Column)'을 지정해야 합니다. 예를 들어, '판매량'을 예측하고 싶다면 '판매량' 열을 타겟으로 선택합니다.

3단계: AI 모델 훈련 시작하기

• 모델 훈련 시작: 데이터셋 설정이 완료되면, '모델 훈련' 버튼을 클릭합니다.
• 훈련 옵션 설정:
  • 모델 목표: '수치 예측' 또는 '분류' 중 목표에 맞는 것을 선택합니다.
  • 훈련 예산: 모델 훈련에 사용할 컴퓨팅 자원(시간)을 설정합니다. (예: 1~24시간) 시간이 길수록 더 정교한 모델이 나올 가능성이 높지만, 비용도 증가합니다.
  • 고급 옵션 (선택): 특별한 경우가 아니라면 기본값을 유지하는 것이 좋습니다.
• 훈련 시작: 설정을 완료하고 '훈련 시작'을 클릭하면 모델 훈련이 시작됩니다. 이 과정은 설정한 훈련 예산에 따라 몇 시간에서 하루 이상 걸릴 수 있습니다.

  

 

4단계: 모델 평가 및 성능 확인

• 모델 평가: 훈련이 완료되면 '모델' 섹션에서 새로 훈련된 모델을 클릭합니다. '평가(Evaluate)' 탭에서 모델의 성능을 확인할 수 있습니다.
  • 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 정확도(Accuracy), F1 점수 등 다양한 지표를 통해 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지 파악합니다.
  • 혼동 행렬(Confusion Matrix): 분류 모델의 경우, 실제 값과 예측 값이 얼마나 일치하는지 시각적으로 보여줍니다.
• 중요도 확인: 어떤 데이터(열)가 모델의 예측에 가장 큰 영향을 미쳤는지 '특성 중요도(Feature Importance)'를 통해 확인할 수 있습니다. 이는 비즈니스 인사이트를 얻는 데 매우 유용합니다.

  

 

5단계: 모델 배포 및 예측 활용

• 모델 배포: 모델 평가 결과가 만족스럽다면, '배포(Deploy)' 탭에서 모델을 배포합니다. 배포된 모델은 API 형태로 제공되어 다른 애플리케이션에서 활용할 수 있습니다.
• 예측 실행: 배포된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.
  • 온라인 예측: 실시간으로 소량의 데이터에 대한 예측을 요청할 때 사용합니다.
  • 일괄 예측: 대량의 데이터에 대한 예측을 한 번에 요청할 때 사용합니다.
  • 구글 클라우드 콘솔 내에서 직접 데이터를 입력하여 예측 결과를 확인하거나, API 연동을 통해 다른 시스템과 연결하여 활용할 수 있습니다.

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Vertex AI AutoML 활용 팁: 효율적인 비용 관리와 데이터 준비의 중요성

• 데이터 품질: "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)"는 AI의 진리입니다. 아무리 좋은 도구라도 데이터의 품질이 낮으면 좋은 예측 결과를 얻을 수 없습니다. 정확하고 일관성 있는 데이터를 준비하는 것이 가장 중요합니다.
• 명확한 목표 설정: 어떤 문제를 해결하고 싶은지, 무엇을 예측하고 싶은지 명확하게 정의해야 합니다. 목표가 불분명하면 좋은 모델을 만들기도, 평가하기도 어렵습니다.
• 비용 효율적 사용: Vertex AI는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 클라우드 서비스입니다. 훈련 예산을 너무 높게 설정하거나, 불필요하게 모델을 배포해두면 비용이 발생할 수 있습니다. 모델 훈련 시간과 배포 여부를 적절히 관리하세요.

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마무리하며: 코딩 없이도 강력한 AI 예측 능력을 손에 넣으세요!

이제 **Google Vertex AI (AutoML)**을 통해 비전공자도 코딩 없이 데이터 기반 예측 모델을 구축하고 활용할 수 있다는 것을 아셨을 겁니다. 복잡한 코딩의 장벽 없이도 여러분의 비즈니스 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 강력한 AI 능력을 손에 넣을 수 있게 된 것이죠.

작은 프로젝트부터 시작하여 데이터를 만지고, 모델을 훈련시키고, 결과를 평가하는 과정을 직접 경험해 보세요. 이 경험은 여러분을 AI 시대의 진정한 시민 개발자로 성장시키는 중요한 발판이 될 것입니다. 당신의 아이디어가 Vertex AI AutoML을 통해 현실이 되기를 응원합니다!

 

 

다음 글에서는 Microsoft의 로우코드 솔루션인 Azure AI Builder를 통해 업무 자동화를 어떻게 혁신할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.

또한, 챗GPT를 활용해 나만의 대화형 AI 비서를 만드는 방법(OpenAI GPTs/GPT Builder)에 대해서도 다룰 예정이니 기대해주세요.

이미지/음성 인식 AI 모델 구축에 관심 있다면 Teachable Machine편을, 다양한 서비스 연동을 통한 워크플로우 자동화는 Zapier/Make와 AI 연동 편을 참고하세요.

 

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