[ML]머신러닝 프로세스

[3] 머신러닝 프로세스

3.1. 데이터 수집

• 내부
• 외부 데이터
  • 공개 데이터
    • 캐글 (https://www.kaggle.com/)
    • 오픈엠엘 (https://www.openml.org/)

3.2. 데이터 전 처리

• 수집된 데이터는 대개는 잘못된 값이 들어 있거나 활용하기 불편하게 정리되어 있음
• 수정 및 정리 및 데이터를 추가로 만들어내는 과정
• 피처 엔지니어링

3.3. 모델 학습

• 주요 모델

3.4. 모델 평가

• 학습이 완료된 모델을 사용해 예측해 봄, 결과를 평가

3.5. 모델 배포

• 머신러닝 결과물을 활용하는 단계
• 서비스에 직/간접적으로 활용
• 예측 결과물을 대시보드 형태로 시각화해 공개
• 모델링을 통해 얻은 인사이트를 유관부서에 전달하는 방식

3.6. 반복 (ML Ops)

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