GIL's LAB

머신러닝 파이프라인 넓은 의미에서 머신러닝 파이프라인(pipeline)은 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 학습 모델 배포, 예측 등 머신러닝의 전체 과정을 순차적으로 처리하는 일련의 프로세스입니다. 좁은 의미에서 파이프라인은 새로운 데이터가 들어왔을 때 이 데이터의 라벨을 예측하기까지 필요한 프로세스입니다. 일반적으로 모델을 학습할 때 사용한 데이터는 전처리된 데이터이므로, 새로 입력된 데이터도 같은 방식으로 전처리해서 모델에 입력해줘야 합니다. 머신러닝 자동화 시스템에서 주로 사용되는 파이프라인 구조는 아래 그림과 같습니다. 사이킷런: Pipeline 클래스 사이킷런에는 Pipeline이라는 클래스를 사용하여 파이프라인을 설계, 학습, 활용할 수 있습니다. 이 클래스를 이용하여 만든 파이프라인 인스..