머신러닝 워크플로우(workflow)와 파이프라인(pipeline)은 관련이 깊지만 완전히 동일한 의미로 쓰이지는 않는다. 두 용어는 맥락에 따라 다르게 사용되며, 아래에서 차이와 관계를 설명하겠다. 1. 머신러닝 워크플로우 (Workflow) • 의미: 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 필요한 전반적인 과정이나 단계들을 나타낸다. • 범위: 데이터 수집에서 모델 배포까지 모든 단계를 포함한다. • 단계 예시: 1. 데이터 수집 및 정제 2. 데이터 탐색 및 분석 3. 특성 엔지니어링 4. 모델 선택 및 학습 5. 하이퍼파라미터 튜닝 6. 모델 평가 및 검증 7. 모델 배포 및 모니터링 • 특징: 워크플로우는 전체 과정에 대한 상위 개념으로, 각 단계를 어떻게 연결하고 수행할지를 정의한다. 2. 파..
