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머신러닝 모델 저장 및 로딩 방법

머신러닝 모델을 학습한 후에는 이를 저장하고 불러오는 과정이 필수적이다. 저장된 모델은 재학습 없이 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하거나, 다른 환경에서 재사용될 수 있다. 본 포스트에서는 머신러닝 모델을 저장하고 로딩하는 다양한 방법에 대해 알아보고, 실제 코드 예제를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다.---🤖 **모델 저장의 중요성** 모델 저장은 여러 가지 중요한 이유를 가진다. 첫째, 학습된 모델을 저장함으로써 시간과 자원을 절약할 수 있다. 모델을 매번 재학습시키는 대신, 저장된 모델을 불러와 즉시 사용할 수 있다. 둘째, 모델의 재사용성을 높일 수 있다. 저장된 모델은 다른 프로젝트나 환경에서 쉽게 활용될 수 있으며, 협업 시 모델 공유를 용이하게 한다. 셋째, 모델의 버전 관리를 통..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:50
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