Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 인공지능
- rnn
- GRU
- 딥러닝
- LSTM
- reinforcement learning
- Q-Learning
- 최적화
- 지도 학습
- CNN
- 교차 검증
- 자연어 처리
- AI
- 강화 학습
- 머신 러닝
- 신경망
- 회귀
- Machine Learning
- 손실 함수
- q-러닝
- 데이터 전처리
- 활성화 함수
- Deep learning
- 과적합
- python
- 머신러닝
- 정규화
- 인공 신경망
- 강화학습
- 분류
Archives
- Today
- Total
목록production (1)
move84
머신러닝 모델 배포: 프로덕션 환경에서의 모델 운영
머신러닝 모델을 개발하는 것은 빙산의 일각일 뿐이다. 진정한 가치는 실제 사용자들이 모델의 예측을 활용할 수 있도록 프로덕션 환경에 배포하고 지속적으로 관리하는 데서 나온다. 이 글에서는 머신러닝 모델 배포의 중요성과 실제 운영 과정에서 고려해야 할 사항들을 살펴본다.🚀 머신러닝 모델 배포의 중요성 (Importance of Machine Learning Model Deployment)머신러닝 모델 배포는 단순한 기술적 과정을 넘어 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 단계이다. 모델이 프로덕션 환경에 배포되어야만 실제 데이터를 기반으로 예측을 수행하고, 그 결과를 통해 사용자 경험을 개선하거나 비즈니스 의사 결정을 지원할 수 있다. 예를 들어, 추천 시스템 모델을 배포하여 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하거나..
머신러닝
2025. 3. 4. 23:17