[MLOPS] 머신러닝 프로젝트 사이클

https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production/lecture/PhRTU/steps-of-an-ml-project

Steps of an ML Project - Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment | Coursera

 

 

 

 

Scoping

입력, 출력 정의

 

ML(Machine Learning) 기법을 적용하여 풀어낼 문제를 정의

 

Data

ML 모델이 데이터를 학습 및 평가할 수 있도록 Label 방식과 어떤 포맷으로 Organize 할 것인지를 상세하게 정의

 

Modeling

ML 모델 선정 및 학습

 

Error 분석 후 Data Processing 및 ML 모델의 성능 개선 과정 반복(Iterative task)

 

모델의 성능이 Requirements 를 충족했다고 판단될 시 Deployment 과정 진행

 

Deployment

서비스에 ML 모델을 얹은 후에 지속적으로 모니터링, 배포 후 입력되는 데이터와 이로 인해 발생하는 에러 분석 하며 Data, Modeling 과정 반복