머신러닝 라이프 사이클 (1)

 머신러닝(ML) 모델을 구축하고 사용하는 과정에는 많은 계획과 노력이 필요합니다. 머신러닝 라이프사이클 단계는 5개의 주요 단계로 나눌 수 있으며, 모두 똑같이 중요한 고려 사항을 수반합니다. 이러한 라이프사이클을 완벽하게 이해하면 데이터 과학자들이 리소스를 관리하고 프로세스에서 리소스가 어떤 위치에 있는지 실시간으로 파악할 수 있습니다. 오늘은 계획 수립, 데이터 준비, 모델 구축, 구축 및 모니터링을 포함하는 5단계에 대해 설명해 보겠습니다.

 

모델 개발 라이프 사이클이란?

 머신 러닝 라이프 사이클은 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)을 활용하여 효과적인 머신 러닝 프로젝트를 구축하는 것을 포함합니다. 주어진 프로젝트의 초기 개념에서 시작하여 모델 개발로 이동하고 성능을 모니터링하고 최적화하는 것으로 끝납니다.

 

 라이프 사이클의 최종 목표는 ML 모델을 배포하여 주어진 문제에 대한 해결책을 찾는 것입니다. 다른 모델과 마찬가지로 기계 학습 모델도 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있으며 지속적인 유지보수가 필요합니다. 따라서 모델의 라이프 사이클은 배포 후에 끝나지 않습니다. 최적화 및 유지관리는 모델이 원활하게 실행되고 편향되지 않도록 하는 데 필수적인 요소입니다.

 

프레임워크가 중요한 이유

 머신 러닝 라이프 사이클은 데이터 과학자들이 일상적인 사용을 위해 처음부터 모델을 구축하기 위해 따르는 프레임워크입니다. 모델 개발을 위한 세부 프레임워크를 구축하는 것은 몇 가지 이유로 필수적입니다. 먼저 데이터 분석 이니셔티브에 참여하는 모든 사람의 역할을 강조하고, 시작부터 완료까지 완벽하게 작동하는 모델을 구축하기 위한 지침 역할을 합니다. 또한 과학자들과 개발자들이 더 꼼꼼하게 작업하고 최고의 결과를 제공하도록 자극하며, 이전 모델을 수정하거나 재작업하기 위해 주어진 문제에 어떻게 접근했는지 이해하는 데 도움이 됩니다.