머신러닝 & AI 개발자 Tip & 강좌 게시판

Data Scientist와 개발자를 위한 머신러닝, AI 등 개발 Tip과 강좌 게시판 입니다. 일반적인 머신러닝은 물론 딥러닝(Tensorflow, Keras, PyTorch 등), 인공지능 관련 업무를 진행하면서 얻은 Tip이나 강좌, 새로운 소식을 적어 주시면 다른 개발자 분들에게 큰 도움이 됩니다.

안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다.

 

이 문서에서는 개발자의 시각에서, 수 많은 머신러닝의 기술과 서비스들을 개발자의 시각에서 잘 분류할 수 있을지 정리하겠습니다. 머신러닝을 시작하는 개발자 분들께 많은 도움 되시길 바랍니다.

 

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - 머신러닝 서비스/프레임워크/툴킷 분류 및 전체 개발 흐름

 

수많은 머신러닝 서비스/프레임워크/툴킷 분류

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새로운 용어들이 계속 등장. 하지만 결국 우리 개발제들에게는 분류의 문제.

한번만 분류하게 되면 나머지는 쉽게 접근 가능.

 

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2017년에도 사용했던 자료인데, 디에스이트레이드의 이성희님의 발표자료에서 허락받고 가져온 이미지. 

Tensorflow나 Keras, PyTorch는 오른쪽 아래의 "머신러닝 개발 Toolkit"으로 보통 분류(지금은 비할 수 없이 덩치가 커졌지만).

이제는 거의 업계에서 보기 힘든 SAS나 SPSS는 상용 벤더의 솔루션이고, R이나 Python은 결국 개발 언어(새로운 언어라고 생각하면 편함).

 

머신러닝 개발의 전체 흐름도

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모델만 만들고 빌드하면 되는거라고 생각하셨다면...

- 데이터 전처리

- 모델 빌드 

- 모델 평가 테스트(evaluation)

- 배포(Model Serving)

- 모니터링 / 로깅

 

이런 전체의 과정이 하나의 개발 싸이클임. 뭔가 일이 복잡하고 많아 보이지만? 우리는 전체 과정을 코드로 보면 훨씬 이해하기 쉬우니까 이정도만 보고 넘어가도 좋습니다.

 

그럼 다음 SQLER 머신러닝 강좌에서 또 인사 드리겠습니다.

감사합니다.

 

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (1) 머신러닝 용어정리, 분류부터 MLOps까지

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (2) 머신러닝 서비스/프레임워크/툴킷 분류 및 전체 개발 흐름

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (3) 우리 개발자가 머신러닝을 해야 하는 이유는?

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (4) 2021년의 ML Trend - MLaaS와 MLOps(Machine Learning + DevOps)

 






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