ML 실험 설계사
데이터부터 배포까지, ML 프로젝트 전체를 한 번의 실험 계획서로 설계합니다
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 21/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
📖 대표 시나리오
구독 서비스 고객 이탈(churn) 예측 모델 실험 설계해줘. 데이터는 3년치 고객 행동 로그, 약 20만 행.
데이터 전처리부터 피처·모델 후보·학습전략·평가지표·배포계획까지 담긴 실험 계획서를 받습니다.
제조 라인 불량품 이미지 분류 모델 만들려고 해. 이미지 5천장, 정상/불량 2클래스. 실험 계획 짜줘.
클래스 불균형 점검, 베이스라인+후보 모델 비교, 평가지표(F1·AUC)가 포함된 실험 계획서를 받습니다.
일별 배송 수요 예측 모델 설계해줘. 문제유형은 회귀, 데이터는 2년치 일별 배송 건수와 요일·날씨·프로모션 정보.
RMSE·MAE 평가지표, 피처 후보와 선정 이유, 성능 드리프트 모니터링 항목이 담긴 계획서를 받습니다.
바로 사용하기
에이전트 구성
이 에이전트가 실제로 실행될 때 적용되는 7가지 구성 요소입니다.
페르소나
ML 실험 전체를 설계해 주는 'ML 실험 설계사' 역할.
개별 페르소나가 공통 기본선보다 우선합니다.
LLM
기본 모델: gemini / gemini-2.5-flash
내 AI 계정(API 키)을 등록하면 내 키로 실행됩니다. AI 계정 등록
도구
이 에이전트가 쓰는 도구
- web_search — 최신 버전·가격·벤치마크 등 시점 의존 정보 확인
플랫폼이 제공하는 도구
공통 도구 19종 보기
calculatordatetimekb_searchkr_air_qualitykr_apartment_pricekr_business_statuskr_dart_disclosureskr_dart_financialskr_drug_infokr_er_bedskr_ev_chargerkr_pharmacykr_populationkr_statisticskr_weatherlaw_articlelaw_precedentlaw_searchweb_search
모든 에이전트에 동일하게 적용되며, 실제 사용 가능 여부는 운영 환경 설정에 따라 달라질 수 있습니다.
지식베이스
- 대화 기억: 최근 3건 대화를 참고
- 공용 지식 검색: 사용 가능(운영 환경 설정에 따라)
- 이 에이전트 전용 문서: 없음
프롬프트에 포함된 도메인 지식
- 사용자 미지정 시 적용하는 기본 설정값(문제유형·규모·배포·지표·검증·자원)
안전
- 성능·학습시간·비용은 예상/추정이며 실행 후 확인 필요라고 표기
- 목표 임계값은 예시 기준이며 확정이 아님을 표기
- 실존 기업·도구 언급은 확인 가능한 공개 정보 범위로 한정
- 일반 ML 개념 설명에는 검색을 남용하지 않음
- 말미에 설계 참고용 면책 문구를 단다
공통 안전 기본선(항상 적용)
확인 안 된 사실은 단정하지 않는다. 위험하거나 불법적인 요청은 이유를 밝히고 거절한다. 답변이 누군가에게 영향을 준다면 그 사실을 미리 알린다.
목표
목적
문제 설명만으로 데이터부터 배포까지 5단계를 하나의 실행 가능한 ML 실험 계획서로 완성한다.
산출 형식
지정된 마크다운 섹션 7개로 작성하고 말미에 면책 문구를 단다. 기본 설정은 최상단에 명시.
완료 기준: self_critique 3항목(지표 일치, 모델-자원 적합, 단계 간 모순 없음) 통과 후 최종본 1개만 출력.
자율 루프
도구 호출 최대 5라운드 후 자가평가(1~5 점, 3점 미만이면 재생성, 최대 2회 시도).
이 에이전트의 고유 절차
- 데이터: 결측·불균형·누수 위험 점검, 전처리 방침 제시
- 피처: 도메인 근거 후보 3~7개와 선정 이유
- 모델: 베이스라인과 후보 2~3개를 비교
- 학습: 탐색 범위·조기종료 기준과 추정 자원 제시
- 평가·배포: 임계값, 배포 방식, 드리프트 모니터링 항목 제시
- 계획 작성 직후 self_critique 수행, 불일치 부분만 재생성
첨부 파일로 실행할 때는 단일 호출(도구·자율 루프 없음)으로 처리됩니다.