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머신러닝 모델 개발은 단순히 모델 학습에만 국한되지 않는다. 실제로 모델 학습은 전체 프로세스에서 비교적 적은 비중을 차지하며, 데이터 준비와 모델의 상품화 과정이 더 중요할 수 있다. 이 글에서는 머신러닝 모델 개발과 상품화를 위한 전반적인 과정을 정리한다. 특히, 첫 번째 단계인 학습 데이터 준비에 대해 먼저 알아본다:)🌟모델 개발 과정 - 3단계1. 학습 데이터 준비- 모델 개발에서 가장 중요한 단계로, 머신러닝 모델의 목적에 맞는 학습 데이터를 준비하는 과정이다. 데이터의 품질과 적합성이 모델 성능에 큰 영향을 미친다.2. Feature Engineering- 학습 데이터를 모델에 적합한 형태로 변환하는 과정이다. 적절한 Feature Engineering은 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다...

🌟MLOps란?Machine Learning Operations의 약자로, 머신 러닝 모델을 효과적으로 관리, 배포 및 유지보수하기 위한 방법과 프로세스를 가리키는 용어를 말한다. MLOps는 머신 러닝 모델을 제품 또는 서비스로서 실제 환경에 효율적으로 통합 즉, 상품화하는 작업을 지원한다.🌟용어 정리1. 머신러닝 상품화AI 모델을 실제 서비스에 통합하여 상업적으로 활용 가능한 형태로 전환하는 과정이다.머신러닝 모델은 연구 단계에서 멈추지 않고, 실제 사용자들이 사용할 수 있는 시스템에 적용되어야 한다. 이 과정에서 모델을 안정적으로 배포하고 관리하는 기술이 중요하다.2. DevOpsDevOps는 Development(개발) + Operations(운영)의 합성어로,소프트웨어 개발과 IT 운영 간의..