효율적인 머신러닝 파이프라인 구축 방법과 실전 활용 전략
머신러닝 파이프라인,필요성, 구축 방법, 구성 요소머신러닝(ML) 모델을 개발하고 운영하는 과정은 단순히 데이터를 입력하고 모델을 학습하는 것만으로 끝나지 않습니다. 데이터 전처리부터 모델 배포까지의 전 과정을 체계적으로 관리하고 자동화하는 것이 필수적이며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 머신러닝 파이프라인입니다.머신러닝 파이프라인은 데이터 수집, 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 훈련, 평가, 배포 등의 다양한 단계를 포함합니다. 이 과정이 체계적으로 구성되지 않으면 모델의 성능이 일정하지 않거나 재현성이 부족해질 수 있으며, 운영 환경에서 예측 결과의 신뢰성을 보장하기 어려울 수 있습니다. 또한, 수동으로 각 단계를 처리할 경우 시간이 많이 걸리고, 실수가 발생할 확률이 높아집니다. 따라서, 머신러닝 ..
2025. 2. 2.
