머신러닝 워크플로우 (ML workflow)

머신러닝 워크플로우는 여러 단계로 구성되며, 일반적인 워크플로우는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집: 원본 데이터를 수집하고 구성합니다.
2. 데이터 전처리: 결측치 처리, 데이터 인코딩, 정규화, 스케일링 등을 수행합니다.
3. 데이터 분할: 전체 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다 (예: 80% 훈련 데이터, 20% 테스트 데이터).
4. 특성 필터링: 통계적 방법이나 도메인 지식을 활용해 관련 없거나 노이즈가 될 수 있는 특성을 제거합니다.
5. 특성 선택: 머신러닝 알고리즘에 입력으로 사용할 최적의 특성을 선택하기 위해 특성 선택 방법을 적용합니다 (예: LASSO, 랜덤 포레스트).
6. 하이퍼파라미터 최적화: 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 최적화합니다 (예: 그리드 검색, 랜덤 검색, 베이지안 최적화).
7. 모델 훈련: 최적의 하이퍼파라미터를 사용하여 훈련 데이터로 모델을 학습시킵니다.
8. 모델 평가: 테스트 데이터를 사용하여 훈련된 모델의 성능을 평가합니다 (예: 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 등).
9. 모델 개선: 필요한 경우, 워크플로우의 각 단계를 반복하며 모델 성능을 개선합니다.
10. 모델 배포: 최종 모델을 실제 환경에 배포하여 예측이나 분류 작업을 수행합니다.

이러한 워크플로우를 따라 머신러닝 알고리즘의 성능을 시험하고, 다양한 전처리, 특성 선택 및 하이퍼파라미터 최적화 기법을 적용하여 최적의 모델을 개발할 수 있습니다.