기계 학습(ML) 모델을 만들고 사용하는 프로세스에는 많은 계획과 노력이 필요합니다. 기계 학습 수명 주기 단계는 5개의 주요 단계로 나눌 수 있으며 모두 똑같이 중요한 고려 사항을 공유합니다. 이러한 수명 주기를 완전히 이해하면 데이터 과학자가 리소스를 관리하고 실시간으로 프로세스의 위치를 확인할 수 있습니다. 오늘은 계획, 데이터 준비, 모델링, 배포 및 모니터링을 포함하는 5단계를 안내해 드리겠습니다.
모델 개발 수명 주기는 무엇입니까?
기계 학습 수명 주기에는 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 사용하여 효과적인 기계 학습 프로젝트를 구축하는 것이 포함됩니다. 특정 프로젝트에 대한 초기 개념으로 시작하여 모델 개발로 이동하고 성능 모니터링 및 최적화로 끝납니다.
수명 주기의 최종 목표는 ML 모델을 배포하여 특정 문제에 대한 솔루션을 찾는 것입니다. 다른 모델과 마찬가지로 기계 학습 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있으며 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 따라서 모델의 수명 주기는 배포 후에 끝나지 않습니다. 최적화 및 유지 관리는 모델이 원활하게 실행되고 왜곡되지 않도록 하는 데 필수적입니다.
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프레임워크가 중요한 이유
기계 학습 수명 주기는 데이터 과학자가 일상적인 사용을 위해 처음부터 모델을 구축하기 위해 따르는 프레임워크입니다. 모델 개발을 위한 상세한 프레임워크를 설정하는 것은 여러 가지 이유로 필수적입니다. 첫 번째 데이터 분석 이니셔티브에 관련된 모든 사람의 역할을 강조합니다. 완전한 기능을 갖춘 모델을 처음부터 끝까지 구축하기 위한 가이드 역할을 합니다. 또한 과학자와 개발자가 더 부지런히 작업하고 최상의 결과를 제공하도록 권장합니다. 이전 모델을 수정하거나 수정하기 위해 특정 문제가 어떻게 해결되었는지 이해하는 데 도움이 됩니다.