[월:] 2025년 07월

ㅁ 배포 전략 ㅇ 정의: ML 모델을 실제 환경에 배포할 때 성능 검증 및 최적화를 위해 다양한 전략을 활용하는 방법. ㅇ 특징: – 모델의 안정성과 성능을 보장하기 위해 점진적 또는 실험적 접근 방식 사용. – 사용자 경험에 미치는 영향을 최소화. – 실시간 피드백을 통해 모델 개선 가능. ㅇ 적합한 경우: – 새로운 ML 모델의 성능을

ㅁ 배포 전략 ㅇ 정의: 머신러닝 모델을 실제 환경에 배포하여 사용자 요청에 실시간으로 응답하는 전략. ㅇ 특징: 주로 REST API 또는 gRPC를 통해 모델을 호출하며, 고가용성과 낮은 지연 시간이 핵심 요구사항임. ㅇ 적합한 경우: 사용자 요청에 대한 즉각적인 응답이 필요한 애플리케이션(예: 추천 시스템, 음성 인식). ㅇ 시험 함정: 배포 환경에서의 성능 최적화와 모델 업데이트 시의

ㅁ 배포 전략 ㅇ 정의: 배포 전략은 머신러닝 모델을 실제 환경에 배포하고 운영하기 위한 계획 및 기술적 방법을 의미한다. 이를 통해 모델의 예측 결과를 사용자에게 제공하거나 시스템 내에서 활용할 수 있다. ㅇ 특징: – 다양한 배포 방식이 존재하며, 시스템 요구 사항과 사용 사례에 따라 선택된다. – 안정성과 성능 최적화를 고려하여 설계된다. – 지속적인 모니터링과 업데이트가

ㅁ 파이프라인 구성 ㅇ 정의: 머신러닝 모델 개발에서 데이터 수집부터 배포까지의 과정을 자동화하고 체계적으로 관리하기 위한 일련의 단계. ㅇ 특징: – 각 단계가 독립적으로 실행되며 모듈화되어 있음. – 데이터 흐름과 프로세스가 명확하게 정의됨. – 재사용성과 유지보수성이 높음. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터와 복잡한 모델링 작업을 처리할 때. – 반복적인 작업을 줄이고 효율성을 높이고자 할

ㅁ 클래스 불균형 해결 ㅇ 정의: 클래스 불균형 해결은 데이터셋에서 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 경우, 모델의 학습 성능을 개선하기 위해 이를 조정하는 방법이다. ㅇ 특징: – 클래스 불균형은 모델이 다수 클래스에 치우친 예측을 하게 되는 문제를 야기할 수 있다. – 이를 해결하기 위해 다양한 기법이 사용되며, 데이터 레벨 및

ㅁ 클래스 불균형 해결 ㅇ 정의: 클래스 불균형 해결은 데이터셋 내 특정 클래스의 샘플이 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 상황에서 모델이 균형 잡힌 성능을 내도록 조정하는 기법을 의미한다. ㅇ 특징: – 클래스 비율이 불균형할 때 모델이 다수 클래스에 편향되는 문제를 완화한다. – 데이터 리샘플링, 비용 민감 학습, 특화된 손실 함수 등의 다양한 접근법을 포함한다.

ㅁ 클래스 불균형 해결 ㅇ 정의: 클래스 불균형 해결은 데이터셋에서 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 상황을 다루는 기법이다. ㅇ 특징: – 데이터의 불균형으로 인해 모델이 특정 클래스에 치우친 예측을 할 가능성이 크다. – 다양한 기법(샘플링, 비용 민감 학습 등)을 통해 불균형을 완화할 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단,

ㅁ HPO 기법 ㅇ 정의: HPO(Hyperparameter Optimization) 기법은 모델의 성능을 최대화하기 위해 최적의 하이퍼파라미터를 탐색하는 방법이다. ㅇ 특징: – 자동화된 탐색 방식 제공. – 모델 성능 개선을 위해 반복적 실험을 수행. – 다양한 알고리즘(예: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등) 활용 가능. ㅇ 적합한 경우: – 하이퍼파라미터가 모델 성능에 중대한 영향을 미칠 때. –

ㅁ HPO 기법 ㅇ 정의: 하이퍼파라미터 최적화를 자동화하기 위한 기법으로, 모델 성능을 개선하기 위해 다양한 하이퍼파라미터 조합을 탐색하는 과정. ㅇ 특징: – 자원 효율성을 극대화하며, 불필요한 계산 낭비를 줄임. – 탐색 공간이 큰 경우에도 빠른 최적화 가능. – 병렬 처리에 적합. ㅇ 적합한 경우: – 하이퍼파라미터 탐색 공간이 크고, 계산 비용이 높은 경우. – 다양한

ㅁ HPO 기법 ㅇ 정의: 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization, HPO) 기법은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 사용되는 기법으로, 모델의 하이퍼파라미터를 체계적으로 탐색하여 최적의 값을 찾는 과정이다. ㅇ 특징: – 하이퍼파라미터는 모델 학습에 중요한 영향을 미치며, 수동으로 최적화하기 어렵다. – 다양한 자동화 기법이 존재하며, 탐색 공간과 계산 비용 간의 균형을 고려한다. ㅇ 적합한 경우: – 하이퍼파라미터의 조합이