프를 만듭니다(예: 최솟값/최댓값 결정). 그런 다음 지정된 경계로 그래프를 보존합니다. 이
그래프는 모델 수명 주기의 추론 단계에서 사용할 수 있습니다. 이 프로세스는 추론 수명 주기
단계의 모델이 학습 중에 사용한 모델과 같은 전처리 단계를 보게 합니다.
학습-서빙 왜곡이란 무엇일까요?
모델 학습 중에 사용한 전처리 단계가 추론 중에 사용한 단계와 일치하지 않으면 학습-서빙 왜
곡이 발생합니다. 모델을 학습하는 데 사용하는 데이터는 팬더스와 함께 파이썬 노트북이나 스
파크 작업에서 처리할 때가 많습니다. 모델이 프로덕션 설정으로 배포되면 예측을 위해 데이터
가 모델에 도달하기 전에
API
에서 전처리 단계가 구현됩니다. [그림
5
-
2
]에서 볼 수 있듯이 이
두 프로세스는 단계가 항상 일치하도록 조정해야 합니다.
API
모델 학습
모델 예측
머신러닝 모델
그림
5-2
일반적으로 사용하는 머신러닝 설정
TFT
를 사용하면 전처리 단계가 올바르게 진행되도록 할 수 ...
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