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[Day80] Product Serving 1-2 MLOps 개론 MLOps 개론 모델 개발 프로세스(Research) 문제정의 EDA 데이터 특성 확인 Feature Engineering Train Predict 보통 주피터 노트북으로 GPU instance 안에서 고정된 데이터를 사용해 학습했을 것이다. 학습된 모델을 웹 등의 서비스에서 사용할 수 있도록 하는 과정을 real world환경 / production 환경에 모델을 배포한다고 한다. 모델 개발 프로세스(Production) 문제정의 EDA Feature Engineering Train Predict Deploy 웹이나 앱에서 활용할 수 있게 만드는 과정 모델에 input을 제공하고 output을 요청 모델이 배포되었다고 가정하면 모델의 결과값이 이상할 수 있다. 그럴 때는 원인을 알아보고, input값을..
[Day36] Github 특강 1-7 Git 충돌(conflict) 해결 과정 : 머지(Merge) (VSCode) Pull을 할 때 내 코드와 비교해서 추가된 부분은 문제없이 추가된다. 내 코드에서 처음으로 더 추가된 부분도 문제없이 추가된다. 같은 라인에서 다른 변화가 Pull의 내용과 내 commit내용에 있을 때 충돌이 일어난다. Current Change는 내 commit내용(R4) L4는 Pull해서 들어오게 된 내용(L4) 이다. Accept Current Change : 내 commit내용으로 바꾸겠다 -> R4 Accept Incomming Change : Pull로 들어오게 된 내용으로 바꾸겠다 -> L4 Accept Both Changes : 양 쪽 내용을 모두 쓰겠다 ->R4 L4 Compare changes : 비교해보겠다 아래와 같이 비교하는 창을 띄워준다. Mergetool이라는 것을 다운받..
[Day22] 이미지분류 1. Competition with AI Stages! level1에서의 기본지식을 학습하는 U Stage가 끝나고 P Stage가 시작되었다. P stage에서는 competition(경진대회)을 기반으로 진행되며 U stage보다 코드를 더 많이 쳐보고 실습할 수 있는 기회가 주어진다. 전처리, 학습, 추론 등 전체적인 과정을 거치며 이론을 재구성할 수 있다. Competition 여러 도메인에 대한 competition들이 있고 많은 공부를 할 수 있다. 주어진 데이터로 문제를 해결하기 위해서 주최자(ex. 회사)가 참가자들에게 데이터를 제공하고 참가자들은 데이터를 활용해서 경쟁을 통해 해결한다. Platform Kaggle AI Stages Dacon AI Factory 등등이 있고 훨씬 많은 플랫폼들이 있다. 1. Overview 개요를 보지 않고 ..

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