머신러닝 디자인 패턴(Machine Learning Design Patterns) 개요
이 책은 머신러닝에 필요한 디자인 패턴을 아래의 6개 카테고리에 따라 나누어 소개한다. 여기서의 디자인 패턴은 자주 발생하는 문제 상황에 대한 패턴화된 해결책 정도로 생각하면 될 듯 하다. 2. 데이터 표현 3. 문제 표현 4. 모델 학습 5. 탄력성 6. 재현성 7. 책임있는 AI 각 카테고리와 상관없이 ML개발 step을 나누고 그에 해당되는 패턴을 정리해보았다. 개인적인 생각으로만 정리한 것이기도 하고, 디자인 패턴이 여러 단계에 얽혀있을 수 있어서 표에 정리된 것이 부정확할 수 있다. (틀린 부분이나 어색한 부분이 있다면 언제든지 댓글로 피드백 부탁드립니다..) ML step design pattern framework 문제 선택 및 분석 데이터 수집 데이터 검증 및 정제 특징 해시(2.2) 리밸..
MLOps
2022. 12. 12. 01:09
최근에 올라온 글
TAG
- Generative Model
- design pattern
- OS
- mode collapse
- Operating System
- Building Basic GAN
- controllable GAN
- 운영체제
- ML
- 3d object detection
- depth
- deeplearning
- 디지털신호처리
- image
- Deep learning
- conditional GAN
- depthmap
- Depth estimation
- AI
- Raspberry Pi
- MLOps
- 딥러닝
- ML Pipeline
- feature
- DSP
- pcb
- machine learning
- 신호처리
- TRACKING
- Gan
- Total
- Today
- Yesterday
최근에 달린 댓글
링크
공지사항
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
글 보관함