심화포스팅 : 확률분포와 검정 확률분포 ‘우리가 분석할 데이터는 어떤 확률변수로부터 실현된 표본’이라는 가정이 데이터 분석의 첫번째 가정입니다. 즉 이 데이터들은 어떤 확률변수의 분포를 통해 만들어진 것이라는 의미입니다. 따라서 우리는 데이터 즉 표본으로부터 확률변수의 분포를 알아내야 합니다. 대표적인 확률분포 대표적인 확률분포로는 다음과 ...

AutoML 이 포스트는 Coursera의 MLOps Specialization 강의 내용을 기반으로 작성되었습니다. Intro to AutoML AutoML은 pipeline, model 생성, 학습을 모두 통합한 기술 모든 ML workflow를 자동화하는 것이 AutoML AutoML의 핵심 기술은 Neural Archite...

Hyperparameter tuning: searching for the best architecture 이 포스트는 Coursera의 MLOps Specialization 강의 내용을 기반으로 작성되었습니다. Hyperparameter Tuning Neural Architecture Search (NAS) NAS는 neural net...

Day21 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? MLOps Chapter1 2주차 MLops Chapter 2-1 MLops Chapter 3-1 MLops Chapter 4-1 오늘 하지 못한 것들 MLOps Chapter2 2주차 심화 포스팅 - scipy 통계검정 내일은 어떤 것을 할까? ...

Validating Data 이 포스트는 Coursera의 MLOps Specialization 강의 내용을 기반으로 작성되었습니다. Detecting Data Issues Drift : 시간 흐름에 따라 데이터의 변화 Skew : 훈련 셋과 서빙 셋고 같은 2가지 정적요소간의 차이가 발생 Model Decay : Data dri...

Labeling Data 이 포스트는 Coursera의 MLOps Specialization 강의 내용을 기반으로 작성되었습니다. Case Study: Degraded Model Performance 신발을 팔고 있는데 남성 신발(특정 부분)에서 예측력과 AUC가 감소하는 것을 발견 문제의 원인이 되는 요소는 너무 많음 ...

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Deployment 이 포스트는 Coursera의 MLOps Specialization 강의 내용을 기반으로 작성되었습니다. Key challenges ML model의 배포에서 핵심과제 2가지 ML & Statistical issues SW engine issues ML 배포에서는...