머신 러닝 라이프 사이클 (Machine Learning Life Cycle) 이란 머신 러닝 모델을 개발, 배포, 유지·보수하는 일련의 단계이다.
데이터 엔지니어가 데이터를 수집하고 머신 러닝 모델을 개발하기에 적합한 형태로 전처리를 하면,
데이터 사이언티스트가 그 데이터로 모델을 개발하고 학습시키는 역할을 한다.
(ML) 엔지니어, 개발자는 그 모델을 웹/앱에 implement하고, 그 product를 배포, 유지, 보수하는 일을 맡는다.
머신 러닝 라이프 사이클의 구성
Step 1. 계획하기 (Planning) : PM
Step 2. 데이터 준비 (Data Preparation) : 데이터 수집 및 라벨링, claening, 전처리, 관리
Step 3. 모델 엔지니어링 (Model Engineering) : 모델 구축, 훈련
Step 4. 모델 평가 (Model Evaluation) : 모델을 product에 사용할 준비가 되었는지 확인
Step 5. 모델 배포 (Model Deployment)
Step 6. 모니터링 및 유지, 관리 (Monitoring and Maintenance)
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