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.

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