살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화

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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계

NOTE

_ 파이썬 패키지 버전

예제 프로젝트는 파이썬

3

.

6

–

3

.

8

, 텐서플로

2

.

2

.

0

,

TFX

1

.

2

.

0

을 사용했습니다. 깃허브 저장소를 향후 버전

으로 업데이트하는 데 최선을 다하겠지만, 프로젝트가 다른 언어나 패키지 버전에서 작동한다고 보장할 수는

없습니다.

예제 프로젝트는 다음을 포함합니다.

●

독립 실행형 노트북 예제 (

3

장,

4

장,

7

장,

14

장)

●

모델 정의와 같은 일반 컴포넌트 코드가 있는 컴포넌트 폴더

●

완벽한 대화형 파이프라인

●

파이프라인의 시작점인 머신러닝 실험의 예

●

아파치 빔, 아파치 에어플로, 쿠브플로 파이프라인으로 조정한 전체 파이프라인의 예

●

데이터를 다운로드하는 스크립트가 있는 유틸리티 폴더

다음 장에서는 머신러닝 예제(여기서는 케라스 모델 아키텍처를 갖춘 주피터 노트북)를 완벽

한 머신러닝 파이프라인으로 바꾸는 데 필요한 단계를 안내해 드리겠습니다.

1.5.2

머신러닝 모델

딥러닝 프로젝트 예제의 핵심은 프로젝트의

components

/

module

.

py

스크립트에 있는

get

_

model

함수로 생성한 모델입니다. 이 모델은 다음 피처를 사용하여 소비자가 이의를 제기했는

지를 예측합니다.

●

금융 상품

●

하위 제품

●

불만 사항에 관한 회사의 답변

●

소비자 불만 사항 ...