AI의 데이터 흐름

데이터 흐름은 AI 엔지니어링 라이프 사이클에서 데이터 이동 순서를 나타내는 머신러닝 패턴입니다.

우선, 데이터는 그림 1에 나와 있는 것처럼 저장, 훈련 등을 위해 계층별로 처리됩니다.

그 후, 데이터는 머신러닝 모델 및 응용 프로그램에서 사용하기 위해 저장, 정제 및 준비되면서 처리 계층을 통과합니다. 보다 기능적인 관점에서, 데이터는 아래와 같이 다양한 머신러닝 기능 그룹에 의해 사용됩니다.:

위 차트의 각 계층에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.:

데이터 출처에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

데이터 수집 메커니즘에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

파이프라인 프로세스에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

데이터베이스에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

ETL 과정에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

모델 유형 카테고리 예시에는 다음이 포함됩니다:

애플리케이션 예시에는 다음이 포함됩니다:

最后更新于20天前