Teddy Data Blog

MLflow 설치 및 첫 설정MLflow는 머신러닝 실험을 체계적으로 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 실험의 파라미터, 모델, 메트릭을 추적하여 반복 가능하고 재현 가능한 머신러닝 개발 환경을 구축할 수 있습니다.MLflow를 설치하려면 간단히 다음 명령어를 실행합니다.pip install mlflow설치가 완료되면, 다음 명령어로 MLflow UI를 실행할 수 있습니다.mlflow ui웹 브라우저에서 http://127.0.0.1:5000에 접속하면 MLflow UI를 확인할 수 있으며, 이곳에서 실험 결과를 시각적으로 확인하고 비교할 수 있습니다.간단한 모델 학습 및 자동 로깅MLflow의 자동 로깅 기능을 사용하면 모델 학습 과정에서 파라미터, 모델, 메트릭을 자동으로 기록할 수 있습니다. ..

ML LifeCycle이란?머신러닝(ML) LifeCycle은 머신러닝 모델을 기획 단계부터 실제 서비스에 적용하고 유지보수하기까지의 모든 단계를 포함하는 프로세스입니다. 이는 데이터 수집부터 모델 배포 및 지속적인 모니터링과 개선을 거치는 반복적이고 주기적인 흐름을 의미합니다.ML LifeCycle의 주요 단계1. 데이터 수집과 준비 (Data Collection and Preparation)해결하고자 하는 문제 명확히 정의문제 해결에 필요한 데이터 유형 결정다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 분석 가능한 형태로 정제 및 변환데이터 분포, 상관관계, 이상치 등 탐색적 데이터 분석(EDA) 수행모델 학습에 적합한 형태로 데이터 처리 (범주형 데이터 인코딩, 결측값 처리 등)2. 모델 선택과 학습 (Mod..