AI 데이터 흐름의 이해와 활용
AI 데이터 흐름은 인공지능 시스템이 데이터를 수집, 처리, 학습, 평가 및 배포하는 전 과정에서 데이터가 어떻게 이동하고 활용되는지를 설명합니다. 데이터는 AI 시스템의 성능을 결정짓는 핵심 요소로, AI 모델의 정확성과 유연성은 데이터 흐름을 어떻게 설계하느냐에 따라 크게 달라집니다. 데이터 흐름의 주요 단계로는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포, 그리고 모니터링이 있습니다. 이러한 각 단계는 상호 유기적으로 연결되어 데이터가 원활하게 흐르도록 하며, AI 모델이 지속해서 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다.AI 데이터 흐름을 설계할 때는 데이터 품질과 처리 효율성을 고려해야 합니다. 데이터 수집과 전처리 과정에서부터 모델 학습과 배포 단계까지 데이터의 흐름이 자연스럽게 이어지도록 최적..
2024. 11. 20.