머신러닝 프로젝트를 위한 효율적인 데이터 파이프라인 설계 방법
머신러닝 프로젝트의 성공적 수행을 위해서는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포에 이르는 모든 단계의 워크플로우를 효율적으로 관리하는 것이 필수적이다. 이러한 과정에서 데이터 파이프라인을 효과적으로 설계하는 것이 프로젝트의 성공과 실패를 결정짓는 핵심 요소가 된다.본 글에서는 머신러닝 프로젝트의 전 과정을 효율적으로 설계하기 위한 데이터 파이프라인의 각 단계에 대해 알아보고자 한다.데이터 파이프라인이란?데이터 파이프라인은 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 준비하고, 이를 통해 최종적으로 예측을 수행하거나 배포하는 일련의 작업 흐름을 자동화한 구조를 의미한다.파이프라인은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 평가, 배포 등 여러 단계를 체계적으로 연결하여 반복 가능한 프로세스를..
