September 2021
Beginner to intermediate
304 pages
5h 42m
Korean
Content preview from 머신러닝 파워드 애플리케이션: 아이디어에서부터 완성된 제품까지, 강력한 머신러닝 애플리케이션 구축 과정 배우기
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
Start your free trial
225
7
장
분류기를 사용한 글쓰기 추천
배포와 모니터링
Part
IV
226
1
부
배포와 모니터링
Part
IV
배포와 모니터링
8
장 모델 배포 시 고려 사항
9
장 배포 방식 선택
10
장 모델 안전장치 만들기
11
장 모니터링과 모델 업데이트
227
7
장
분류기를 사용한 글쓰기 추천
모델을 만들고 검증이 끝났다면 사용자에게 제공하고 싶을 것입니다. 머신러닝 모델을 서비스
하는 방법은 매우 많습니다. 가장 간단한 방법은 작은
API
서비스를 만드는 것이지만 모든 사
용자에게 모델이 잘 실행되게 하려면 더 많은 작업이 필요합니다.
[그림
IV
-
1
]에는 다음 몇 개의 장에서 다룰 시스템이 나타나 있습니다. 일반적으로 모델과 관
련된 제품 시스템의 일부분에 해당합니다.
모델 백테스팅
입력 검증 필터링 로직 모델 코드 출력 검증 출력 로직
입력 분포
모니터링
속도 모니터링
출력 분포
모니터링
지속적 통합
애플리케이션
로직
모니터링 ...