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이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Part 2. 프로토타입부터 점진적으로 개선하기 웹 서비스 형태 - Streamlit 이전 글에서 학습한 Voila Voila의 장점 노트북에서 쉽게 프로토타입을 만들 수 있음 단, 대시보드처럼 레이아웃을 잡기 어려움 ⇒ 이런 경우 웹 개발 진행해야 할 수도 있음 자바스크립트, React, Vue 등을 사용해 프로토타입을 만드는 것은 시간 효율적이지 않음 처음부터 HTML/자바스크립트 + Flask/Fast API가 아닌, 기존 코드를 조금만 수정해서 웹 서비스를 만드는 것이 목표 웹 서비스를 만드는 과정 데이터 분석가(또는 데이터 사이언티스트 등)가 웹 서비스를 작업하는 Flow 데이터 Product로 중요하게 된다면 프론트엔드/PM 조직과 협업 단, 프론트엔드/..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Part 2. 프로토타입부터 점진적으로 개선하기 Notebook 베이스 - Voila Notebook 베이스로 프로토타입 만들기 모델 개발 과정 Jupyter Notebook에서 함수를 작성한 후, 예측 함수를 실행하며 성능 확인 혼자 확인할 땐 위와 같이 진행해도 괜찮으나, 동료들과 함께 보면서 이야기할 때는? 각자 노트북 환경에서 실행… ModuleNotFoundError: No module named ‘…’ 라이브러리의 의존성 테스트를 위해 추가 환경 설정이 필요 개발을 잘 모르는 분에게 테스트 요청할 경우엔 이 부분을 어려워 할 수 있음 혹은 nbconvert를 사용해 HTML으로 추출할 수도 있음 ⇒ 인터랙티브하게 조작하긴 어려우며, 이미지 용량 등에 따라..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Part 1. Product Serving 개론 머신러닝 프로젝트 Flow (라이프 사이클) 문제 정의의 중요성 앞으로 겪을 일은 대부분 문제(Problem)로 정의할 수 있음 회사 업무 외에도 인생에서 겪는 내용도 포함해서 문제 정의 : 특정 현상을 파악하고 ⇒ 그 현상에 있는 문제(Problem)을 정의하는 과정 문제를 잘 풀기(Solve) 위해선 문제 정의(Problem Definition)이 매우 중요함 풀려고 하는 문제가 명확하지 않으면 그 이후 무엇을 해야할지 결정하기 어려워짐 예 : 저는 사람들을 행복하게 만들고 싶어요 어떤 사람들을 대상으로? 모든 사람들을 대상으로? 행복의 정의는 무엇인가? 금전적 부? 감정적인 상황? 행복의 정의에 따라 무엇을 할 ..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Product Serving Model Serving Serving Basic Serving Production(Real World) 환경에 모델을 사용할 수 있도록 배포 머신러닝 모델을 개발하고, 현실 세계(앱, 웹)에서 사용할 수 있게 만드는 행위 서비스화라고 표현할 수도 있음 머신러닝 모델을 회사 서비스의 기능 중 하나로 활용 예 : 추천 시스템의 추천 알고리즘 Input이 제공되면 모델이 예측 값(Output)을 반환 크게 2가지 방식 존재 Online Serving Batch Serving 그 외에 클라이언트(모바일 기기, IoT Device 등)에서 Edge Serving 도 존재 용어 정리 Serving : 모델을 웹/앱 서비스에 배포하는 과정, 모델을..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. MLOps 개론 모델 개발 프로세스(Research) 문제 정의 EDA Feature Engineering Train Predict 위 프로세스는 보통 자신의 컴퓨터, 서버 인스턴스 등에서 실행 고정된 데이터를 사용해 학습 학습된 모델을 앱, 웹 서비스에서 사용할 수 있도록 만드는 과정이 필요 이런 경우 Real World, Production 환경에 모델을 배포한다고 표현 모델 개발 프로세스(Production) 문제 정의 EDA Feature Engineering Train Predict Deploy 웹, 앱 서비스에서 활용할 수 있게 만드는 과정 “모델에게 데이터(Input)를 제공하면서, (Output) 예측해주세요”라고 요청 모델이 배포되었다고 가정 모델의..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Custom Matplotlib Theme subplot을 잘 사용하여 전체 데이터와 보고자 하는 부분의 차이점을 보여주는 것에 초점을 두고 시각화를 진행하면 좋음 Matplotlib을 커스텀할 때, 기본적으로 변경할 수 있는 요소를 다크모드 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 시각화를 만들며 살펴보기 1. 색의 선정 https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/ios/visual-design/color 색은 cycler를 기본..