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: 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 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 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 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 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 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 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 최적화 및 스케줄링 ㅇ 정의: – 최적화 및 스케줄링은 모델 학습 과정에서 손실 함수의 최적화를 통해 성능을 극대화하고, 학습 속도와 자원 활용을 최적화하기 위한 전략입니다. ㅇ 특징: – 학습 과정에서의 효율성과 정확도를 동시에 고려합니다. – 다양한 알고리즘과 기법이 존재하며, 문제 유형에 따라 적합한 방법이 다릅니다. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋 처리나 모델 성능
ㅁ 최적화 및 스케줄링 ㅇ 정의: 최적화 과정에서 학습률을 주기적으로 초기화하여 최적화 성능을 향상시키는 기법으로, 학습이 정체되는 구간에서 탈출을 도와준다. ㅇ 특징: – 학습률을 주기적으로 낮췄다가 다시 높이는 방식으로 동작. – 주로 코사인 함수 기반으로 학습률을 조정. – 과적합을 방지하고, 더 나은 지역 최적점을 탐색하는 데 도움을 줌. ㅇ 적합한 경우: – 학습률 조정이 중요한