고, 모델을 훈련시켰습니다. 이제 모델을 프로덕션에 투입할 때가 되었나요? 모델을 배치하기
전에 두 단계를 더 거치기를 권장합니다. 즉, 모델의 성능을 심층적으로 분석하고, 이미 배포된
기존 모델의 성능을 개선할 수 있는지 검증하는 단계가 필요합니다. [그림
7
-
1
]에서와 같이 말
이죠.
데이터
수집
파이프라인
오케스트레이션
메타데이터스토어데이터베이스
데이터
검증
데이터
전처리
모델 피드백 루프
모델
학습
모델 분석 및
검증
모델
배포
그림
7-1
머신러닝 파이프라인의 일부로서의 모델 분석 및 검증
우리는 모델을 학습하는 동안 평가 세트에서 성능을 모니터링하고, 하이퍼파라미터 값을 다양
하게 시도하여 최고의 성능을 얻기 위해 노력합니다. 그러나 학습 중에는 일반적으로 하나의
지표만 사용하며, 정확성이 빈번히 사용되는 편입니다.
모델 분석 및 검증
CHAPTER
7
158
살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계
머신러닝 파이프라인을 구축하면서 복잡한 비즈니스 질문에 답하거나 복잡한 실제 시스템을
모델링할 때가 많습니다. 모델이 하나의 지표만으로 질문에 답하기는 어렵습니다. 특히 데이터
셋의 균형이 맞지 않거나 일부 모델의 결정이 다른 데이터셋보다 더 좋은 결과를 가져올 때는 ...
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