ML 파이프라인
ML 파이프라인은 전처리, 모델 학습, 예측을 하나의 재현 가능한 워크플로우로 묶어주는 구조입니다. 데이터 누수를 방지하고, 코드 재사용성을 높이며, 실험을 체계적으로 관리할 수 있습니다.| 주제 | 핵심 도구 | 목적 |
|---|---|---|
| Scikit-learn Pipeline | Pipeline, ColumnTransformer | 전처리 + 모델 통합, 데이터 누수 방지 |
| 실험 관리 | MLflow | 하이퍼파라미터, 메트릭, 모델 버전 기록 |
| 모델 저장/배포 | joblib, ONNX | 학습된 모델의 직렬화, 포맷 변환 |