머신러닝 파이프라인 편집하기
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[[분류:인공지능]] | [[분류:인공지능]] | ||
;Machine Learning Pipeline; ML Pipeline | ;Machine Learning Pipeline; ML Pipeline | ||
;[[머신러닝]] 기술을 활용함에 있어서 초기 기획부터 데이터 수집·가공, 분석과 사후관리까지 일련의 전체 과정 | ;[[머신러닝]] 기술을 활용함에 있어서 초기 기획부터 데이터 수집·가공, 분석과 사후관리까지 일련의 전체 과정 | ||
* '''머신러닝 파이프라이닝'''은 이런 일련의 과정을 설계하고 관리하는 것을 의미한다. | |||
== 머신러닝의 세부 업무 분야 == | |||
* 머신러닝을 적용하기 위해선 수많은 선행, 후행 작업들 수행 필요 | |||
==머신러닝의 세부 업무 분야== | |||
*머신러닝을 적용하기 위해선 수많은 선행, 후행 작업들 수행 필요 | |||
[[파일:머신러닝 세부 업무 분야.jpg|700px]] | [[파일:머신러닝 세부 업무 분야.jpg|700px]] | ||
==머신러닝 파이프라인== | == 머신러닝 파이프라인 == | ||
* 많은 작업들을 일련의 흐름으로 정의하여 순차적으로 실행 | |||
*많은 작업들을 일련의 흐름으로 정의하여 순차적으로 실행 | |||
[[파일:머신러닝 파이프라인 예시.jpg|800px]] | [[파일:머신러닝 파이프라인 예시.jpg|800px]] | ||
* Load data : 데이터 수집, 적재 | |||
* Data analysis : 데이터 분석 | |||
* [[특성 공학|Feature Engineering]] : 데이터의 특성 파악, 전처리 수행 | |||
* Data validation : 전처리된 데이터 검증 | |||
* Data Split : [[교차 검증]]을 위한 데이터 분리 | |||
* Build & Train Model : 머신러닝, 딥러닝 모델을 구축하고 훈련 진행 | |||
* Model Validation : 모델 검증 | |||
* Model Serving : 모델 기록·보관 | |||
== 관련 도구 == | |||
* [[큐브플로]] | |||
==관련 도구== | |||
*[[큐브플로]] | |||
== 기술사 기출 == | |||
* | * 정보관리기술사 121회 1교시 | ||
== | == 같이 보기 == | ||
* [[데이터 파이프라인]] | |||
* [[데이터 전처리]] | |||
*https://lsjsj92.tistory.com/580 | == 참고 문헌 == | ||
* https://lsjsj92.tistory.com/580 | |||
