머신러닝 시스템 설계

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머신러닝 시스템 설계

aml.train(x=x, y=y, training_frame=train)

# 성능이 좋은 모델을 오토ML 리더보드에 표시하기

lb = aml.leaderboard

# 성능이 가장 좋은 모델 얻기

aml.leader

선언적

ML

은 유용한 경우도 많지만 프로덕션용

ML

과 관련된 가장 큰 문제는 여전히 해결하지

못합니다. 오늘날 선언적

ML

시스템은 모델 개발 부분을 추상화해줍니다. 이어지는 여섯 개 장

에서 다루겠지만, 모델은 점점 범용화돼가므로 모델 개발 부분은 전체 작업에서 쉬운 부분에 해

당하는 경우가 많습니다. 피처 엔지니어링, 데이터 처리, 모델 평가, 데이터 드리프트 감지, 연속

학습 등이 어려운 부분이죠.

3.3.2 3.3.2

NoSQLNoSQL

관계형 데이터 모델은 전자 상거래부터 금융, 소셜 네트워크에 이르기까지 많은 유스 케이스로

보편화됐습니다. 하지만 몇몇 유스 케이스에서는 한계를 보이기도 합니다. 예를 들어, 데이터

가 엄격한 스키마를 따라야 하고 스키마 관리가 어렵죠.

2014

년 카우치베이스

Couchbase

에서 실

시한 설문 조사에서는 비관계형 데이터베이스를 채택하는 이유를 조사했는데, 스키마 관리에

대한 불만이 첫 번째 이유로 꼽혔습니다.

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게다가 특화된 애플리케이션

specialized

application

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