[인공지능] 머신 러닝 워크플로우

머신 러닝 워크플로우

이 워크플로우는 각 단계에서 피드백 루프를 통해 필요시 데이터를 다시 수집하거나 전처리하여 모델을 개선할 수 있습니다.

머신러닝 워크플로우

수집

• 필요한 데이터를 수집하는 단계입니다. 다양한 소스에서 데이터를 모으며, 모델 학습에 필요한 양과 품질을 확보합니다.

점검 및 탐색

• 수집된 데이터를 분석하여 데이터의 구조와 패턴을 파악합니다. 결측치나 이상치를 확인하고, 데이터를 이해하는 과정을 거칩니다.

전처리 및 정제

• 데이터를 정리하고, 불필요한 요소를 제거하거나 결측치를 채워 데이터 품질을 개선합니다. 이 단계에서는 또한 데이터의 스케일 조정이나 인코딩 등의 작업이 이루어집니다.

모델링 및 훈련

• 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눈 후, 학습 데이터를 통해 모델을 훈련합니다. 다양한 알고리즘을 테스트하여 문제에 가장 적합한 모델을 찾습니다.

평가

• 테스트 데이터를 사용해 모델의 성능을 평가합니다. 모델의 정확도와 성능 지표를 분석하며, 필요시 모델을 수정합니다.

배포

• 최적화된 모델을 실제 환경에 배포하여 사용자가 접근할 수 있도록 합니다. 모델 배포 후에도 지속적으로 성능을 모니터링하고 관리합니다.