머신러닝 워크플로

머신러닝 워크플로는 원시 데이터셋에서 실제로 배포되어 동작하는 모델까지 나아가는 과정을 안내하는 체계적인 절차입니다.

명확한 워크플로를 따르면 효율성과 재현성이 높아지고, 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

• 잘 구조화된 ML 워크플로는 오류를 줄이고 재현성을 높입니다.
• 단계는 반복적입니다 — 성능이 만족스럽지 않으면 이전 단계로 돌아갈 수 있습니다.
• 사이킷런은 전처리부터 평가까지 거의 모든 단계에 필요한 도구를 제공합니다.