적합하다고 생각하는 도구를 보여줍니다. 이 주제에 계속 호기심을 갖고, 새로운 개발을 따르
고, 머신러닝 파이프라인과 관련된 다양한 오픈 소스에 기여하기를 권장합니다. 이는 새로운
솔루션이 자주 출시되는 등 매우 활발한 개발 분야입니다.
데이터
수집
파이프라인
오케스트레이션
메타데이터스토어데이터베이스
데이터
검증
데이터
전처리
모델 피드백 루프
모델
학습
모델 분석 및
검증
모델
배포
그림
15-2
머신러닝 파이프라인 아키텍처
[그림
15
-
2
]에는 세 가지 매우 중요한 기능(확장성
scalable
, 재현성
reproducible
, 자동화
automated
)이
있습니다. 자동화된 모델이기에 데이터 과학자가 모델을 유지 보수할 필요가 없고 새로운 모델
을 실험할 시간을 줍니다. 확장성이 뛰어나서 대량의 데이터를 처리하도록 확장할 수 있습니
다. 그리고 재현이 가능해서 한 프로젝트의 인프라에서 설정한 후에는 다음 프로젝트를 쉽게
구축할 수 있습니다. 이는 모두 성공적인 머신러닝 파이프라인에 필수입니다.
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Julian F.
Head of Cybersecurity
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Addison B.
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