Chapter.03 Machine Learning Workflow-00. Machine Learning Workflow

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Machine Learning Workflow : 머신러닝 알고리즘을 이용하여 문제를 해결하는 방법론.

• 분석 문제 정의 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용 순서로 진행된다.

• 머신러닝 기술을 사용하는 것을 전제로 하기 때문에, 각 모듈별로 머신러닝을 이용하여 문제를 해결하는 것에 초점이 맞춰져 있다.

• 모듈 1이 제일 중요하다. 즉, 문제 정의가 제대로 되어있지 않으면 뒤에 모듈들은 아무 의미가 없다.

• 특히, 분석 데이터 정의와 머신러닝 문제 정의가 중요하다!

참고자료

• Google Cloud Platform에서 제작한 영상인데, 개인적으로 ML workflow에 대해서 간결한 예제로 정말 디테일하게 잘 설명한 영상이라고 생각한다. What a Masterpiece!

The 7 steps of machine learning

How can we tell if a drink is beer or wine? Machine learning, of course! In this episode of Cloud AI Adventures, Yufeng walks through the 7 steps involved in...

https://youtu.be/nKW8Ndu7Mjw

• 같은 Google Cloud Platform에서 설명한 ML workflow 글. 위에 영상을 보고 자세히 읽어보면 좋다.

Machine learning workflow | AI Platform | Google Cloud

AI Platform enables many parts of the machine learning (ML) workflow. This document provides an introductory description of the overall ML process and explains where each AI Platform service fits into the process. For an introduction to the services, see the technical overview of AI Platform.

https://cloud.google.com/ai-platform/docs/ml-solutions-overview

• ML workflow에 대해 한글로 되어있는 블로그. (밑에 북마크가 이상하게 나온다.. 딥러닝을 이용한 자연어처리 위키북스에 실려있는 파트)

점프 투 파이썬

점프 투 파이썬 오프라인 책(개정판) 출간 !! (2019.06) ** * [책 구입 안내](https://wikidocs.net/4321) 이 책은 파이썬 ...

https://wikidocs.net/31947

요약

• ML workflow라는 것은 머신러닝 방법을 이용해서 문제를 해결하는 것을 말한다.

• ML workflow에서 가장 중요한건 “문제 정의 파트” 이다

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Hands-on

1. 위의 영상과 글을 읽어보고, 나름대로 정의한 ML workflow의 방법론을 하나의 diagram으로 직접 만들어서 여기에 첨부해보세요.

2. ML workflow를 정의하여 프로젝트를 수행하면 어떤 장점이 있을지 서술해보세요.

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