Introduction to MLOps (1)

What is Machine Learning

ML, KDD, Data Mining

• ML
• Knowledge Discovery in Database (KDD)
• Data Mining
• KDD $\supset$ Data Mining $\supset$ ML

History of Data Mining

• Statistics Bayes Theorem > Regression
• Computer Age Tuning > NN > … > Database
• Data Mining KDD > Data Mining > Data Science
• Today Big Data
  • 현업에서는 딥러닝이 아닌 머신러닝 많이 씀 (반드시 딥러닝을 써야 하는 영역이 아니면 ML 씀 ∵GPU)

ML으로 인한 Programming Paradigm의 변화

• 전통적인 방식의 Programming Paradigm

  

  • Input
  • Programmer
  • Program
  • Computer

• Machine Learning Paradigm

  • 부정 사용 여부를 컴퓨터가 패턴을 학습

    

    • Ouputs
    • Inputs
    • Computer
    • Program

    

    • → 모델(패턴)을 로드해서 추론, 배포, 등등의 과정이 필요해짐

학습, 추론의 개념 및 특징

• 학습 단계

• 1 학습용 데이터 추출

• 2 학습

• 3 모델 생성

• 추론 단계

• 4 활동 데이터 수집
• 5 추론
• 6 추론 결과, 실측값 DB 적재