ㅁ 하이퍼파라미터 탐색 ㅇ 정의: 하이퍼파라미터 탐색은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 모델 학습에 사용되는 하이퍼파라미터를 조정하는 과정이다. 이는 모델의 학습 과정에서 중요한 역할을 하며, 적절한 하이퍼파라미터를 선택하는 것이 모델의 성능을 좌우할 수 있다. ㅇ 특징: – 자동화된 방법으로 하이퍼파라미터를 조정하여 시간과 자원을 절약할 수 있음. – 다양한 탐색 방법이 존재하며, 각 방법은 데이터와 모델에
ㅁ 하이퍼파라미터 탐색 ㅇ 정의: 하이퍼파라미터 탐색은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 과정이다. 이는 모델 학습의 성공과 효율성을 크게 좌우한다. ㅇ 특징: – 하이퍼파라미터는 모델 구조, 학습률, 배치 크기 등과 같은 요소를 포함한다. – 탐색 방법은 Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등이 있다. – 계산 비용이 높을 수 있으며, 탐색
ㅁ 하이퍼파라미터 탐색 ㅇ 정의: 하이퍼파라미터 탐색은 모델의 성능을 최적화하기 위해 학습 알고리즘에서 사용되는 설정값을 체계적으로 조정하는 과정이다. ㅇ 특징: – 하이퍼파라미터는 학습률, 배치 크기, 활성화 함수 등 모델 학습에 영향을 미치는 주요 요소이다. – 탐색 방법에는 Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등이 있다. – 적절한 탐색 방법은 데이터셋 크기와 계산 자원에 따라 달라진다.
ㅁ 성능 모니터링 ㅇ 정의: 성능 모니터링은 시스템의 성능을 지속적으로 관찰하고, 문제를 사전에 발견하거나 해결하기 위해 데이터를 수집 및 분석하는 활동. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 수집 및 분석 가능. – 시스템 병목현상 및 장애를 조기에 감지. – 모니터링 도구를 통해 시각화된 데이터 제공. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 사용자 트래픽을 처리하는 시스템. – SLA(Service
ㅁ 성능 모니터링 ㅇ 정의: 성능 모니터링은 시스템의 성능을 지속적으로 관찰하고 분석하여 문제를 사전에 예방하고 최적화를 도모하는 활동이다. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 수집 및 분석. – 성능 지표를 기반으로 한 문제 탐지. – 시스템 안정성 및 효율성 개선. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 시스템에서 성능 병목 현상이 발생할 가능성이 높은 경우. – 실시간으로 시스템
ㅁ 성능 모니터링 ㅇ 정의: 성능 모니터링은 시스템의 성능을 지속적으로 추적하고 분석하여 문제를 사전에 발견하고 해결하는 과정이다. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 수집 및 분석. – 성능 저하를 조기에 감지 가능. – 시스템 안정성을 유지하고 사용자 경험을 개선. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 시스템 운영 시 성능 저하를 예방하고자 할 때. – 실시간 데이터 처리
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: Kubernetes Operators for ML은 머신러닝 워크플로우의 배포, 관리 및 운영을 Kubernetes 환경에서 자동화하기 위한 확장 기능이다. ㅇ 특징: – 사용자 정의 리소스(Custom Resource Definitions, CRD)와 컨트롤러를 통해 ML 워크플로우를 관리. – 반복적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 높임. – ML 모델 학습, 배포, 모니터링 작업에 특화된 기능 제공. ㅇ 적합한
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: Feature Store Implementation은 머신러닝 모델이 사용하는 피처 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 제공하기 위한 시스템을 구현하는 것을 의미함. ㅇ 특징: – 데이터의 일관성 유지: 학습 및 추론 과정에서 동일한 데이터 사용 보장. – 재사용성: 여러 모델에서 동일한 피처를 활용 가능. – 실시간 및 배치 데이터 처리 지원. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: – AI 모델의 배포 및 운영 과정에서 인프라와 자동화 기술을 활용하여 효율성과 안정성을 극대화하는 방법론. ㅇ 특징: – 다양한 클라우드 플랫폼 및 DevOps 도구와 연계하여 사용됨. – 모델의 지속적인 학습과 배포를 지원하는 CI/CD 파이프라인 포함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 및 모델 재학습이 빈번한 경우. – 안정적이고
ㅁ 대체 모델 및 접근법 ㅇ 정의: 신경 과학에서 영감을 받아 뉴런의 스파이크 활동을 기반으로 작동하는 인공 신경망 모델로, 에너지 효율성과 생물학적 신경망의 특성을 모방하는 데 중점을 둠. ㅇ 특징: – 이산적 이벤트 기반 처리 방식으로 전통적인 신경망보다 에너지 소비가 적음. – 시간 정보를 처리할 수 있어 동적 데이터 처리에 유리. – 학습 알고리즘이 상대적으로