잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다

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Part 2

엔지니어링

이는

ML

교육용 노트북에서는 괜찮을 수 있지만, 실제 프로젝트에서는 유지보수가 불가능한

수준의 혼란과 인지 부하를 초래하며, 진행을 중단시키는 요인이 됩니다. 좋지 않은 코딩 습

관과 디자인의 부재는 코드를 이해하기 어렵게 만들고, 따라서 변경하기 매우 어렵게 만듭니

다. 이는 기능 개발과 모델 개선을 점차 어렵고, 오류가 발생하기 쉬우며, 느리게 만듭니다.

다행히 더 나은 방법이 있습니다.

8

장에서는 문제투성이의 지저분하며 취약한 코드베이스를

읽기 쉽고, 테스트가 가능하며, 유지보수를 할 수 있고, 발전이 가능한 솔루션으로 리팩터링

하는 데 도움이 되는 기술을 공유할 것입니다. ‘실습을 통한 학습’의 정신으로, 우리는

ML

훈

련 파이프라인에서 시작하여 더 나은 솔루션으로 끝나는 실습 예제로

8

장을 구성했습니다.

마지막으로, 기술 부채 관리와 제품 전달을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 실천 방법

을 공유할 것입니다.

이 장의 목표는 디자인 패턴을 활용해 완벽하게 설계된 코드를 작성할 수 있게 하는 것이 아

닙니다. 그것은 물리적으로나 경험적으로 불가능합니다. 오히려 목표는 여러분과 여러분의

팀이 기술 부채를 확인하고 아이디어를 지속 가능한 속도로 실행할 수 있도록 솔루션을 점진

적이고 정기적으로 개선하는 기술을 갖추는 것입니다.

우리는 기술 부채의 비용과 테스트, 디자인, 리팩터링 기술을 사용하여 기술 부채를 점진적

이고 주기적으로 줄일 수 있는 방법을 논의할 것입니다.

8.1

기술 부채: 자동차 기어 ...