반응형 ml5 [BOOK] Building Machine Learning Pipelines #1 머신러닝 파이프라인 O`REILLY Building Machine Learning Pipelines 살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계 지은이: 하네스 하프케, 캐서린 넬슨 옮긴이: 송호연 #1 머신러닝 파이프라인 ## 모델 생애 주기 단계를 자동화한 머신러닝 파이프라인 이점 - 기존 모델 유지보수에서 벗어나 새 모델에 집중할 수 있는 능력 - 버그 예방(자동화된 파이프라인은 버그를 예방) - 버전 관리 문서화(모델 변경에 관한 버전 관리 문서 생성) - 표준화: 표준화된 머신러닝 파이프라인은 경험을 개선 - 파이프라인의 비즈니스 사례 예제 프로젝트 https://github.com/chris-chris/building-machine-learning-pipelines.git 2023. 1. 9. 이전 1 2 다음 반응형
