ML 워크플로와 모델 라이프사이클

머신러닝 프로젝트는 문제 정의부터 모델 배포와 모니터링까지 여러 단계를 거쳐 진행됩니다.

일반적인 워크플로 단계는 다음과 같습니다.

• 문제 정의
• 데이터 준비
• 모델 학습 및 평가
• 모델 배포 및 모니터링

각 단계에 대한 자세한 설명은 수업의 슬라이드 자료에서 확인할 수 있습니다.

• 모델 라이프사이클은 반복적이며, 성능 개선을 위해 필요하면 이전 단계로 돌아갈 수 있음
• Scikit-learn은 데이터 준비, 모델 학습, 성능 평가 등 다양한 단계에서 활용 가능한 도구 제공