실생활에서의 ML 시스템

이 강의는 실제 사례에서 학습한 가이드라인의 요약입니다.

실생활 가이드라인

  • 최초 모델은 단순하게 유지
  • 최초 모델은 단순하게 유지
  • 데이터 파이프라인 정확성 확보에 중점
  • 최초 모델은 단순하게 유지
  • 데이터 파이프라인 정확성 확보에 중점
  • 학습 및 평가를 위해 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
  • 최초 모델은 단순하게 유지
  • 데이터 파이프라인 정확성 확보에 중점
  • 학습 및 평가를 위해 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
  • 입력 특성을 관리 및 관찰
  • 최초 모델은 단순하게 유지
  • 데이터 파이프라인 정확성 확보에 중점
  • 학습 및 평가를 위해 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
  • 입력 특성을 관리하고 모니터링
  • 모델 구성을 코드로 취급하여 검토하고 체크인
  • 최초 모델은 단순하게 유지
  • 데이터 파이프라인 정확성 확보에 중점
  • 학습 및 평가를 위해 간단하고 관찰 가능한 측정항목 사용
  • 입력 특성을 관리하고 모니터링
  • 모델 구성을 코드로 취급하여 검토하고 체크인
  • 모든 실험 결과(특히 '실패한 결과')를 기록

효과적인 ML 가이드라인을 요약하면 다음과 같습니다.

  • 최초 모델은 단순하게 구성합니다.
  • 데이터 파이프라인의 정확성을 확보하는 데 중점을 둡니다.
  • 학습과 평과를 위해 간단하고 관찰 가능한 측정항목을 사용합니다.
  • 입력 특성을 관리하고 관찰합니다.
  • 모델 구성을 코드로 취급하여 검토하고 체크인합니다.
  • 모든 실험 결과를 기록하되, 특히 '실패한 결과'를 기록합니다.

머신러닝의 규칙에서 추가 가이드라인을 참조하세요.