Machine Learning Pipeline 머신러닝 파이프라인의 필요성 Model Lifecycle 단계를 자동화할 수 있다는 것은 머신러닝 파이프라인의 중요한 이점이다. 새로운 훈련 데이터를 사용하려면 데이터 검증, 전처리, 모델 훈련, 분석 및 배포를 포함하는 워크플로를 재설정해야 한다. 많은 데이터 사이언스팀이 이런 단계를 수작업으로 수행하지만 비용이 많이 들고 잦은 오류를 발생시킨다. 머신러닝 파이프라인의 장점 기존 모델 유지보수에서 벗어나 새 모델에 집중할 수 있는 능력 자동화된 머신러닝 파이프라인을 사용하면 데이터 사이언티스트가 기존 모델을 유지 보수하지 않아도 된다. 많은 데이터 사이언티스트들이 이전에 개발한 모델을 최신 상태로 유지하는 데 많은 시간을 소비한다. 스크립트를 수동으로 실행하여 학습 데이터를 전처리하거나, 일회성 배포 .. 이전 1 다음
