머신러닝 재현성 확보 썸네일형 리스트형 MLflow를 통한 머신러닝 실험 관리 머신러닝 실험 관리의 필요성머신러닝 프로젝트는 단순한 모델 개발에 그치지 않고 수많은 실험과 반복을 포함합니다. 모델의 성능을 높이기 위해 다양한 알고리즘, 하이퍼파라미터, 전처리 기법 등을 시도하며, 이 과정에서 어떤 설정이 가장 효과적인지 추적하고 비교하는 것이 매우 중요합니다.하지만 현실에서는 실험 결과를 메모장이나 스프레드시트로 관리하거나, 코드에 주석을 남기는 수준에 그치곤 합니다. 이로 인해 모델 성능의 원인을 파악하기 어려워지고, 협업이나 재현성에도 큰 장애가 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 도구가 바로 MLflow입니다.MLflow란 무엇인가?MLflow는 Databricks에서 개발한 오픈소스 머신러닝 실험 관리 플랫폼입니다. 모델 개발 전 과정을 체계적으로 관리하고 자동화할.. 더보기 이전 1 다음
