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머신러닝 파이프라인

Machine Learning Pipeline; ML Pipeline
머신러닝 기술을 활용함에 있어서 초기 기획부터 데이터 수집·가공, 분석과 사후관리까지 일련의 전체 과정
  • 머신러닝 파이프라이닝은 이런 일련의 과정을 설계하고 관리하는 것을 의미한다.

머신러닝의 세부 업무 분야

  • 머신러닝을 적용하기 위해선 수많은 선행, 후행 작업들 수행 필요

머신러닝 세부 업무 분야.jpg

머신러닝 파이프라인

  • 많은 작업들을 일련의 흐름으로 정의하여 순차적으로 실행

머신러닝 파이프라인 예시.jpg

  • Load data : 데이터 수집, 적재
  • Data analysis : 데이터 분석
  • Feature Engineering : 데이터의 특성 파악, 전처리 수행
  • Data validation : 전처리된 데이터 검증
  • Data Split : 교차 검증을 위한 데이터 분리
  • Build & Train Model : 머신러닝, 딥러닝 모델을 구축하고 훈련 진행
  • Model Validation : 모델 검증
  • Model Serving : 모델 기록·보관

관련 도구

기술사 기출

  • 정보관리기술사 121회 1교시

같이 보기

참고 문헌


  출처: 공대위키(공대위키에서 최신 문서 보기)
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