Julie의 Tech 블로그

본 글은 MLOps에서 가장 꽃이라고 할 수 있는 단계, 모델 학습에 대해 살펴볼 것이다. 지난 글까지는 데이터를 수집 및 검증, 전처리 단계까지 살펴보았었다. 본격적으로 시작하기에 앞서, 이 글은 머신러닝 모델 학습에 관한 설명글이 아니며, 모델 학습과정을 MLOps 서비스를 통해 자동화할 수 있는 방법에 대해 다룰 것이다. ​ 앞서 살펴본 데이터 수집, 검증, 전처리 단계를 통해 모델 학습에 필요한 형태로 데이터가 변형되어 준비되어있다고 생각하자. 그리고 우리는 모델이 이미 사전에 정의되어 구현된 상태로 설명을 시작할 것이다. 아래는 예시 코드인데, 예시는 Keras를 사용하여 텍스트를 처리하는 모델이고, Tensorflow Hub에 등록된 기학습된 모델에서 Transfer Learning하여 구현하..

본 글은 MLOps의 데이터 전처리 단계인 Preprocessing 과정에 대해 다뤄볼 것이다. 이전에는 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합성 검증 과정까지 다루었다면, 이제 본격적으로 데이터를 주입하여 모델에 input하기 전까지의 과정을 다루게 되는 것이다. ​ 글을 시작하기에 앞서 본 글은 Tensorflow TFX 라이브러리를 기반으로 설명을 하고 있는데, MLOps의 프레임워크 서비스로 꼭 모든 파이프라인 단계를 빌딩해야한다는 것은 아니다. 기존에 numpy 나 pandas로 전처리를 하고 있었다면, 그로 충분히 사용할 수도 있다. ​ Why Data Preprocessing? 우리가 흔히 수집하는 데이터는 모델이 인식할 수 있는 포맷대로 수집되지 않는다. 예를 들어 모델의 정답지로 사용하는 ..