머신러닝 시스템 설계

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머신러닝 시스템 설계

9.1.1 9.1.1

무상태 재훈련 무상태 재훈련

vsvs

. 상태 유지 훈련. 상태 유지 훈련

연속 학습은 재훈련 빈도가 아니라 모델 재훈련 방식과 관련 있습니다. 대부분의 회사는

무상무상

태태

재훈련재훈련

stateless

retraining

을 수행해 모델이 매번 처음부터 훈련됩니다. 연속 학습은

상태 유지상태 유지

훈훈

련련

stateful

training

을 허용함을 의미하며 모델은 신규 데이터로 훈련을 지속합니다.

4

상태 유지 훈

련은 미세 조정

fine

-

tuning

혹은 증분 훈련

incremental

training

이라고도 합니다. [그림

9

-

2

]는 무상태

재훈련과 상태 유지 훈련의 차이점을 나타냅니다.

데이터

무상태 재훈련

상태 유지 훈련

시간

모델

v

.

1

.

1

모델

v

.

1

.

3

모델

v

.

1

.

2

모델

v

.

1

.

4

모델

v

.

1

모델

v

.

1

모델

v

.

2

모델

v

.

3

그림

9-2

무상태 재훈련과 상태 유지 훈련의 차이점

상태 유지 훈련을 사용하면 더 적은 데이터로 모델을 업데이트합니다. 모델을 처음부터 훈련하

려면 동일한 모델을 미세 조정할 때보다 데이터가 훨씬 많이 필요합니다. 예를 들어, 모델을 처

음부터 다시 훈련하려면 지난

3

개월 데이터를 모두 사용해야 할 수 있지만 어제 체크포인트에

서 모델을 미세 조정하려면 마지막 날 데이터만 사용하면 ...