카테고리 없음 머신러닝 파이프라인이란? 미로그 2025. 7. 14. 22:04 머신러닝 파이프라인이란? 넓은 의미로 보자면, 머신러닝 파이프라인은 머신러닝의 전체과정을 순차적으로 처리하는 일련의 프로세스이다. 좁은 의미의 파이프 라인은 새로운 데이터가 들어왔을 때 이 데이터의 라벨을 예측하기까지 필요한 프로세스이다. 머신러닝 파이프라인의 필요성? 자동화 및 효율성 반복적인 작업을 자동화하여 개발 시간을 단축하고 효율성을 높힌다. 재현성 및 일관성 동일한 데이터와 파라미터 설정으로 일관된 결과를 얻을 수 있도록 한다. 확장성 대규모 데이터 및 복잡한 모델에 대한 처리를 가능하게 한다. 협업 여러 팀 구성원 간의 협업을 용이하게 한다. 머신러닝 파이프라인의 단계? 데이터 수집 데이터베이스, API 또는 파일과 같은 다양한 데이터 소스에서 새 데이터를 수집한다. (유용하게 사용하기 위해 사전 처리를 거쳐야 할 수도 있는 원시 데이터가 포함되는 경우가 많다) 데이터 사전 처리 모델링을 위한 입력 데이터 정리, 변환 및 준비가 포함된다. 일반적인 사전 처리 단계에서는 결측값 처리, 범주형 변수 인코딩, 숫자 피처 스케일링, 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할하는 작업이 수행된다. 기능 엔지니어링 기능 엔지니어링은 모델의 예측력을 개선할 수 있는 새로운 기능을 만들거나, 데이터에서 관련 기능을 선택하는 프로세스이다. (이 단계에서는 종종 도메인에 대한 지식과 창의력이 필요하다) 모델 선택 문제 유형(예: 분류, 회귀), 데이터 특성 및 성능 요구 사항에 따라 알맞은 머신 러닝 알고리즘을 선택합니다. 하이퍼 매개 변수 조정을 고려할 수도 있습니다. 모델 학습 선택된 모델이 선택된 알고리즘을 사용하여 학습 데이터 세트에서 학습한다. 학습 데이터 내의 기본 패턴과 관계를 학습하는 작업이 여기에 포함된다. 새로운 모델을 학습시키지 않고 미리 학습된 모델을 사용할 수도 있다. 모델 평가 학습 후에는 별도의 테스트 데이터 세트를 사용하거나 교차 검증을 통해 모델의 성능을 평가한다. 특정 문제에 따라 다르지만 일반적인 평가 메트릭에는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 평균 제곱 오차 등이 포함될 수 있다. 모델 배포 만족스러운 모델을 개발하고 평가한 후에는 프로덕션 환경에 배포하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있다. 배포에는 API 생성 및 다른 시스템과의 통합이 포함될 수 있다. 모니터링 및 유지 관리 배포 후에는 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 변화하는 데이터 패턴에 적응하기 위해 필요한 경우 모델을 재교육하는 것이 중요하다. 이 단계를 통해 모델이 실제 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있는 상태를 유지할 수 있다. Reference https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/machine-learning-pipeline 공유하기 게시글 관리 MI_Log