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머신러닝 파이프라인 자동화 도구: 데이터 흐름을 효율적으로 관리하자

머신러닝(ML) 모델 개발은 복잡하고 반복적인 과정을 거칩니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련, 평가, 배포 등 여러 단계를 거치며, 각 단계는 서로 의존적인 관계를 가집니다. 이러한 복잡성을 해결하고 개발 효율성을 높이기 위해 ML 파이프라인 자동화 도구의 중요성이 부각되고 있습니다. 이 글에서는 ML 파이프라인 자동화 도구의 개념, 필요성, 주요 도구 및 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.🚀 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)이란 무엇인가?머신러닝 파이프라인은 데이터 처리, 모델 훈련, 평가, 배포 등 일련의 단계를 자동화된 워크플로우로 정의한 것입니다. 각 단계는 특정 작업을 수행하는 모듈로 구성되며, 이러한 모듈들은 순차적으로 실행되어 최종적인 ML 모델 개발 및 운영을 가능하게 합니..
머신러닝 2025. 3. 5. 00:16
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