AutoML 도구(Google Vertex AI, Azure AutoML) 비교

 

AutoML 도구 비교: Google Vertex AI vs Azure AutoML

머신러닝 기술의 보편화가 빠르게 진행되면서, 개발자와 데이터 과학자들은 더 이상 복잡한 모델 튜닝이나 전처리에 수많은 시간을 할애하지 않으려 합니다. 이러한 니즈를 반영하여 등장한 것이 바로 **AutoML(Auto Machine Learning)**입니다. AutoML은 모델 생성, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 전 과정을 자동화하여 비전문가도 고성능 모델을 손쉽게 생성할 수 있도록 도와줍니다.

대표적인 클라우드 기반 AutoML 플랫폼으로는 Google Cloud의 Vertex AI와 **Microsoft Azure의 Azure Machine Learning(AutoML 포함)**이 있습니다. 본 글에서는 두 플랫폼의 기능, 사용자 편의성, 성능, 사용 사례 등을 다양한 측면에서 비교 분석하여 실제 도입 시 선택 기준을 제시하겠습니다.

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1. 플랫폼 개요 및 기본 철학

Google Vertex AI

Vertex AI는 Google Cloud에서 제공하는 통합 머신러닝 플랫폼으로, AutoML 기능뿐만 아니라 커스텀 모델 학습, 하이퍼파라미터 최적화, MLOps 기능까지 제공합니다. 특히 AutoML 기능은 Cloud AutoML에서 발전된 형태로, Tabular, Vision, Text, Video, Forecasting 등 다양한 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다.

핵심 특징

• End-to-End 머신러닝 파이프라인 통합
• AutoML과 커스텀 모델 환경을 동일 UI에서 관리 가능
• BigQuery 및 Google Storage와의 연동 우수
• Explainable AI 기능 기본 탑재

Azure AutoML (Azure Machine Learning)

Azure AutoML은 Azure Machine Learning Studio 내에 포함된 기능으로, 사용자가 코드 없이도 모델을 학습하고 평가할 수 있는 UI 기반 환경과, 개발자 친화적인 Python SDK 환경을 모두 제공합니다. 특히 엔터프라이즈 고객을 위한 보안 및 배포 기능이 강력하며, 정형 데이터에 최적화된 워크플로우를 제공합니다.

핵심 특징

• 노코드/로우코드 UI 환경 제공
• 모델 평가와 비교를 자동으로 시각화
• Responsible AI 도구 내장(편향성 진단, 해석 가능성)
• Azure Functions, App Services 등과 통합 용이

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2. 기능 비교

기능 항목	Google Vertex	AI Azure AutoML
지원 데이터 유형	정형, 비정형, 이미지, 텍스트, 시계열 등	주로 정형 데이터 중심, 일부 이미지 및 텍스트
모델 자동화 수준	높은 수준의 자동 튜닝, 피처 엔지니어링	정형 데이터 기반 강력한 자동화, 상세 제어 가능
하이퍼파라미터 최적화	Vizier 기반 최적화	Bayesian Optimization 등 자체 알고리즘
파이프라인 통합	Kubeflow 기반 Pipelines 지원	Azure ML Pipelines 및 DevOps 연동 가능
모델 해석 기능	Feature Importance, SHAP, Explainable AI 내장	SHAP, Counterfactual, Causal Analysis 등 지원
배포 및 모니터링	Vertex AI Endpoint 및 MLOps 도구 내장	Azure Kubernetes Service(AKS) 및 모니터링 대시보드
클라우드 연동성	GCP 전체 서비스와 원활한 통합	Azure Active Directory, Power BI, Logic Apps 등과 통합

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3. 사용성 및 개발 환경

Google Vertex AI의 사용자 경험

Vertex AI는 BigQuery 사용자에게 매우 직관적인 흐름을 제공합니다. 데이터를 BigQuery에서 직접 불러와 전처리하고, 몇 번의 클릭만으로 모델을 학습시킬 수 있습니다. 또한 Notebooks 기반의 인터페이스가 풍부하여 개발자 친화적이며, Colab과 유사한 UX를 제공합니다.

특히 AutoML의 모델 성능이 상당히 뛰어나며, 데이터 분석 과정에서 피처 중요도 시각화, 예측 값 해석, 오류 분석 등 고급 기능이 기본 제공됩니다. 단점으로는 Google Cloud Platform 사용 경험이 없는 사용자에게는 초기 진입 장벽이 있을 수 있습니다.

Azure AutoML의 사용자 경험

Azure AutoML은 Studio UI 기반의 워크플로우가 매우 직관적입니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터셋을 업로드하고, 몇 가지 옵션만 선택하면 모델 학습이 자동으로 진행됩니다. 또한 Microsoft의 기업 친화적 생태계와 연동이 쉬워, 보안 및 인증 관리가 용이합니다.

다만, 비정형 데이터 처리에서는 Vertex AI보다 기능이 제한적이며, 이미지 및 텍스트 데이터 모델링은 여전히 커스텀 코드 작성이 필요할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 설명 가능성과 윤리적 AI 도구 측면에서는 가장 체계적인 기능을 제공합니다.

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4. 성능 및 벤치마크

여러 외부 벤치마크에 따르면, 두 플랫폼 모두 Kaggle 등에서 경쟁력 있는 결과를 보여주는 모델을 자동 생성할 수 있습니다. 그러나 데이터셋 특성에 따라 성능 차이가 존재합니다.

• Vertex AI는 이미지, 텍스트, 시계열 등의 비정형 데이터를 포함한 멀티모달 데이터셋에서 높은 성능을 보입니다.
• Azure AutoML은 정형 데이터에 대해서는 매우 경쟁력 있는 정확도와 속도를 제공하며, 클래스 불균형 처리가 우수합니다.

벤치마크 테스트에서는 Vertex AI의 AutoML 모델이 시계열 예측에서 우수한 성능을, Azure AutoML은 분류 문제에서 더 안정적인 결과를 나타내는 경향이 있습니다.

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5. 활용 사례

Google Vertex AI 활용 사례

• 도요타: 차량 센서 데이터를 기반으로 고장 예측 시스템 구축
• Verily: 바이오헬스 분야에서 유전체 데이터 기반 예측 모델 생성
• HSBC: 금융 사기 탐지에 AutoML 기능 활용

Azure AutoML 활용 사례

• GE Healthcare: 환자 모니터링 시스템에서 생체 데이터 예측
• H&M: 수요 예측 모델링을 통해 재고 최적화
• Heathrow Airport: 승객 흐름 예측 및 보안 인력 스케줄링 자동화

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6. 요약 및 선택 가이드

선택 기준	추천 도구
비정형 데이터 처리 필요	Google Vertex AI
정형 데이터 중심 모델링	Azure AutoML
Microsoft 생태계 활용 중	Azure AutoML
BigQuery 기반 분석환경	Google Vertex AI
설명 가능성과 편향 분석	Azure AutoML
MLOps 파이프라인 포함 운영	Google Vertex AI

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7. 결론

AutoML은 머신러닝을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 진입 장벽을 낮추는 핵심 기술입니다. Google Vertex AI와 Azure AutoML은 각각의 강점이 뚜렷하며, 특정 산업군이나 요구 사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 특히 빠르게 프로토타입을 제작하고 배포해야 하는 스타트업이나, 대규모 분석이 필요한 대기업 모두에게 강력한 도구입니다.

미래에는 AutoML의 역할이 단순한 모델 생성 자동화를 넘어서, 지속적인 모델 업데이트와 MLOps 통합까지 확장될 것입니다. 따라서 현재 도입 시점에서 성능뿐만 아니라 장기적인 운영 관점에서의 확장성, 통합성, 보안성 등을 함께 고려하는 것이 바람직합니다.