반응형 ML Pipeline1 MLOps | ML Pipeline 개발 일지 개념 및 배경 MLOps (기계 학습 운영)는 기계 학습을 원활하고 효율적으로 개발하고 유지하는 것이다. 목표는 ML 파이프라인을 자동화하여 모델을 지속적으로 학습시키는 것이다. 이를 통해 모델 예측 서비스를 지속적으로 제공할 수 있다. 새 데이터를 사용하여 프로덕션 단계에서 모델을 재학습시키는 프로세스를 자동화하려면 파이프라인 트리거 및 메타데이터 관리뿐만 아니라 자동화된 데이터 및 모델 검증 단계를 파이프라인에 도입해야 한다. The Guiding Principles of MLOps - collaborative - reproducible - continuous - tested & monitored 일반적인 머신러닝 파이프라인 이번에 기회가 되어 전체적인 머신러닝 파이프라인을 구축하고 자동화 시키는 시.. 2021. 6. 29. 이전 1 다음 반응형
