머신러닝 파이프라인 (1)

 데이터 과학의 영역을 탐색하다보면, "기계 학습 파이프라인"이라는 용어를 접할 수 있습니다. 이 기술은 원시 데이터가 가치 있는 통찰력으로 떠오를 때까지 다양한 단계를 거쳐 조정하는 전략적 과정으로, 기계 학습 파이프라인의 내부 작동, 그것의 이점, 그것이 제시하는 도전 및 실제 적용을 분석해보도록 하겠습니다.

머신러닝 파이프라인이란?

 결론적으로 이 내용의 핵심은 머신 러닝(ML) 파이프라인으로 데이터를 원시 상태에서 머신 러닝 모델에 맞게 정교하고 가치 있는 상태로 이동할 수 있도록 하는 프로세스의 자동화된 시퀀스입니다.

 

 핵심은 머신 러닝(ML) 파이프라인으로 데이터가 원시 상태에서 머신 러닝 모델에 맞게 정교하고 가치 있는 상태로 흐를 수 있도록 하는 자동화된 일련의 프로세스입니다. 예를 들어, 브라우징 이력, 검색 쿼리, 클릭한 항목 등과 같이 고객의 온라인 행동에 대한 광범위한 원시 데이터를 수집하는 전자 상거래 회사를 상상해 보십시오. 머신 러닝 파이프라인은 결국 이를 평균 브라우징 시간 또는 주요 관심 그룹에 대한 조직화된 데이터로 변환하여 더 나은 예측에 사용할 수 있습니다.

 머신러닝에서는 방대한 양의 원시 데이터를 다루는 경우가 많습니다. 이 데이터는 수집, 청소, 처리한 다음 머신러닝 모델을 교육하고 평가하는 데 사용해야 합니다. 이후 모델을 배치하고 모니터링해야 합니다.

 이러한 각 단계는 그 자체로 연구 분야가 될 수 있으며, 각각을 효과적이고 매끄럽게 실행하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 여기에 머신 러닝 파이프라인이 개입하여 혼란스러운 프로세스가 될 수 있는 질서와 효율성을 제공합니다.

 

 머신러닝 파이프라인의 단계는 당면한 특정 작업 또는 데이터에 따라 약간 달라질 수 있지만 일반적으로 아래와 같은 내용을 포함하고 있습니다.

- 데이터 수집: 첫 번째 단계는 서로 다른 소스에서 원시 데이터를 수집하는 것입니다.
- 데이터 클리닝 및 전처리: 이 단계에서는 누락되거나 잘못된 데이터 업데이트, 데이터 정규화 및 기능 추출을 포함하여 기계 학습 모델에 사용할 데이터를 준비합니다.
- 모델 교육: 이 단계에서는 치료 및 전처리된 데이터를 사용하여 모델을 교육합니다. 여기에는 적절한 알고리즘과 매개 변수를 선택하는 것이 포함됩니다.
- 모델 평가: 모델을 교육한 후 성능을 평가하고 구축 준비가 되었는지 여부를 결정해야 합니다.
- 모델 배치: 모델이 잘 수행되면 실제 세계에 배치되어 새로운 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 시작합니다.
- 모델 모니터링 및 업데이트: 배포 후 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 업데이트해야 합니다.