2.14 모델 추론

요약

모델을 훈련하고 유효성을 평가한 후 결과에 만족하면 현장에서 보이지 않는 데이터를 사용하여 실제 문제에 대한 예측을 생성할 수 있다. 기계학습에서, 이 과정은 추론이라고 불린다.

 

반복 프로세스

모델을 구축한 후에도 항상 모니터링하여 원하는 결과를 얻고 있는지 확인한다. 데이터를 재조사하건, 모델 교육 알고리즘의 일부 매개 변수를 수정하거나, 훈련에 사용되는 모델 유형을 변경하는 경우가 해당된다.