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[MLflow] MLflow Project와 Model의 차이

MLflow 에서 제공하는 기능 중 Project와 Model의 정확한 차이를 이해하지 못하는 분들이 간혹 있다. 처음 접하게 되면 차이가 어려울 수 있다. Project와 Model 모두 패키징을 제공하는 방법 같은데 왜 나뉘어져 있는지 의문이 들 수 있을 것 이다. 그래서 간략하게 정리해 보려고 한다. MLflow Project는 재사용 가능한 데이터 사이언스 코드의 패키징을 위한 표준 포맷이다. 이해하기 어려운 설명 같다. 좀 더 상세히 설명해 보면, 각 Project는 단순히 코드 또는 Git repository가 있는 디렉토리이며, 디스크립터 파일 또는 단순한 규칙을 사용하여 종속성과 코드 실행방법을 지정한다. 특정 데이터 과학 또는 기계학습 프로젝트와 관련된 코드를 패키징하는 표준화된 방법이다..

Neural Networks - Model representation

Neural Networks: Model Representation 아래 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의와 자료를 기반으로 학습한 내용을 정리하여 작성하였습니다. 개인의 학습 내용이기에 잘못 해석 및 이해하고 있는 부분도 있을 수 있으니, 다양한 자료를 기반으로 참고하시는 걸 추천드립니다. 예로부터 사람의 뇌는 굉장히 신비하고 무한한 탐구의 영역이였습니다. 아직도 풀리지 않는 많은 미스터리가 존재하는 인간의 신체 중 하나이죠. 이런 뇌를 모방한 알고리즘을 개발하려는 시도가 있었습니다. 그리고 1980년대와 90년대 초반 굉장히 활발히 연구가 되었죠. 하지만 90년 대 후반에 들어서 그 열기가 점점 줄어들고 사람들의 관심이 줄어들게 됩니다. 그 이유는 나중에 설명드릴게요, 해결하지 못한 문제들이 존..