머신러닝 스터디1 GCP로 AI공부하기[2] - 상용 머신러닝 시스템을 설계하는 것 머신러닝 모델의 비중 전체 시스템 관점에서 볼때 머신러닝 모델이 차지하는 비중은 얼마나 될까? 여기서 말하는 "머신러닝 모델"이라는 것은 "모델의 구조적 형상 / 알고리즘"을 의미한다. 이 부분은 상용 머신러닝 시스템에서 핵심이 되는 만큼 무척 중요하다. 또한 나같은 제 3자가 볼 때 이 부분만 눈에 들어온다. 하지만 전체 시스템 관점에서 머신러닝 모델의 비율은 무척 적다. 구글은 이를 약 5%수준이라고 한다. 상용 머신러닝 시스템의 전체적인 구조를 살펴보면 다음과 같다. . 머신러닝 모델의 구조 / 알고리즘이 무척 중요한 것은 맞으나 외적인 요소가 상당히 많이 존재한다. 데이터 수집의 경우, 상당한 시간이 소모되며 수집된 데이터에 레이블을 매기는 수작업은 상상을 초월한다. 쓰레기 데이터 혹은 공격성 데.. 2019. 7. 4. 이전 1 다음
