Day 5 - Week 2 종합: ML 수명주기와 데이터 한눈에 복습

이번 주는 "ML이 실제로 어떻게 만들어지고 굴러가는가"를 데이터의 관점에서 훑었다. 모델을 직접 코딩하지 않아도, 모델이 태어나서 운영되기까지의 흐름과 그 흐름을 떠받치는 데이터의 원리를 이해하면 AIF-C01 시험의 상당 부분을 풀 수 있다. 오늘은 4일간의 내용을 하나로 엮고, 시험에서 자주 함정으로 등장하는 포인트를 정리한다.

한 장으로 보는 Week 2

[ ML 수명주기 — 순환하는 원 (Day 1) ]

 데이터 수집 → 데이터 준비 → 학습 → 평가 → 배포 → 모니터링
      ▲                                              │
      └──────── 성능 저하 시 다시 처음으로 ◄──────────┘

   ├─ 데이터(Day 2): 정형/비정형, 학습·검증·테스트 분리, 품질
   ├─ 평가(Day 3): 정확도·정밀도·재현율, 과적합/과소적합
   └─ 사람(Day 4): 라벨링, 피드백(RLHF), Human-in-the-loop, 반복 개선

핵심 메시지 하나만 가져간다면 이것이다 — ML은 직선이 아니라 원이고, 그 원을 사람과 데이터가 함께 돌린다.

핵심 개념 총정리