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..