전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 머신러닝 파이프라인 (3) 머신러닝 파이프라인 관련 과제 기계 학습 파이프라인은 AI의 강력한 자산이지만 특정 과제도 제시합니다. 첫 번째 과제는 파이프라인 자체를 설계하고 설정하는 것입니다. 파이프라인을 설정하고 유지하는 것은 복잡성, 필요한 전문 지식, 관련 비용 및 지속적인 모니터링 및 업데이트의 필요성으로 인해 어려울 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터 처리 순서, 모델 교육, 평가 및 구축 단계의 신중한 조정이 필요합니다. 또한 이 초기 설정에는 소규모 단순 프로젝트의 경우 $10,000에서 대규모 조직의 복잡한 프로젝트의 경우 훨씬 더 많은 투자가 필요합니다. 파이프라인을 유지하는 것이 다음 과제입니다. ML 모델은 시간이 지남에 따라 입력 데이터와 목표 변수 사이의 관계가 변하는 "개념 드리프트"로 인해 종종 어려움을.. 머신러닝 파이프라인 (2) 머신러닝 파이프라인의 이점 잘 구성된 머신러닝 파이프라인은 데이터 과학자나 AI 엔지니어를 위한 강력한 도구로 많은 이점을 제공합니다. 그 핵심 이점은 효율성, 일관성, 확장성, 재현성 및 협업과 관련이 있습니다. 효율성 필기 인식 프로세스를 생각해 볼때 파이프라인이 없다면 엔지니어는 필기 샘플을 수동으로 수집하고 데이터를 정리한 후 최종적으로 배포해야 합니다. 이제 처리해야 할 필기 샘플이 10,000개라고 가정합니다. 데이터 수집에서 모델 배포까지 전체 프로세스를 자동화함으로써 파이프라인은 각 단계에서 수동으로 개입할 필요가 없습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 사람의 실수 위험을 줄여 전체 프로세스를 더욱 신뢰성 있게 만듭니다. 일관성 한 회사가 기계 학습을 사용하여 기업과의 거래를 중단한 고객의 .. 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, 브라.. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 97 다음
