Day 5 - Week 5 종합: 모델 개발 2 복습

📌 핵심 정리

• Week 5의 관통 원리 — 필요한 만큼만 내려가고, 증상에 맞는 도구·지표를 고른다.
• 커스텀 학습: 스크립트 모드 → requirements 확장 → BYOC. "최소 노력"이면 위쪽, "시스템 의존성"이면 BYOC.
• 분산 학습: 느리다 → 데이터 병렬(SMDDP) / OOM → 모델 병렬·샤딩(SMP). OOM을 GPU 추가로 풀면 오답.
• 관측: 모델 이상 → Debugger(+StopTraining 액션) / 자원 비효율 → Profiler / 전반 알람 → CloudWatch.
• 평가: 불균형이면 정확도 금지(F1·재현율·AUC-PR), 큰 오차 중요하면 RMSE, 학습-검증 격차는 과적합.

한 장으로 보는 Week 5

이번 주는 "내 코드로 학습하고, 크게 학습하고, 학습을 들여다보고, 결과를 제대로 평가한다"는 모델 개발의 두 번째 절반이었다.

[커스텀 학습]      내 코드를 어디까지 가져오나
   스크립트 모드 → requirements 확장 → BYOC

[분산 학습]        무엇을 쪼개나
   데이터 병렬(느림) ↔ 모델 병렬(안 들어감)

[디버깅·프로파일링] 학습 안을 들여다본다
   Debugger(모델 텐서) ↔ Profiler(자원)

[모델 평가]        결과가 정말 좋은가
   지표 선택 + 과적합 진단 + 교차검증