My Data Story

◈ '머신러닝 프로젝트 절차' 목차 ◈ 1. 머신러닝 프로젝트 절차(1) - 큰 그림 보기 2. 머신러닝 프로젝트 절차(2) - 데이터 샘플링 및 훈련/테스트 세트 만들기 3. 머신러닝 프로젝트 절차(3) - 데이터 이해를 위한 탐색 4. 머신러닝 프로젝트 절차(4) - 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 5. 머신러닝 프로젝트 절차(5) - 모델 훈련 및 검증 6. 머신러닝 프로젝트 절차(6) - 모델 세부 튜닝 7. 머신러닝 프로젝트 절차(7) - 시스템 론칭 구현한 머신러닝 모델 론칭 시 고려해해야 항목들에 대해 살펴보자 1. 론칭 모델을 상용환경에 배포하는 방법은 크게 2가지가 있다. 첫 번째, 전체 전처리 파이프 라인과 예측 파이프 라인이 포함된 사이킷런 모델을 joblib 등을 사용하여 저장..

◈ '머신러닝 프로젝트 절차' 목차 ◈ 1. 머신러닝 프로젝트 절차(1) - 큰 그림 보기 2. 머신러닝 프로젝트 절차(2) - 데이터 샘플링 및 훈련/테스트 세트 만들기 3. 머신러닝 프로젝트 절차(3) - 데이터 이해를 위한 탐색 4. 머신러닝 프로젝트 절차(4) - 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 5. 머신러닝 프로젝트 절차(5) - 모델 훈련 및 검증 6. 머신러닝 프로젝트 절차(6) - 모델 세부 튜닝 선정한 모델의 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 탐색하는 방법, 앙상블 방법, 오차 분석 등에 대해 살펴보자. 7. 머신러닝 프로젝트 절차(7) - 시스템 론칭 1. 하이퍼파라미터 탐색 1.1 그리드 탐색 탐색하고자 하는 하이퍼파라미터와 시도해볼만 한 값을 지정하여 가능한 모든 하이퍼파라미터 ..