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1. 텐서플로 (TensorFlow)의 개요 개념 머신러닝 모델의 제작, 빌드 및 배포를 위해 개발 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼 특징 직관적인 API Keras , Python, C++ API 이외 하위 호환성 지원 이중 모드 CPU , GPU 모드 별 ML 연산과 단순 작업 분할 TPU 텐서플로우 전용 최적화 칩셋 활용 구글이 2011년에

I. 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)의 개요 가. 머신러닝 파이프라인의 개념 데이터 수집부터 전처리, 학습 모델 배포, 예측까지 전과정을 순차적으로 처리하도록 설계된 머신러닝 아키텍처 나. 머신러닝 파이프라인의 필요성 머신러닝 자동화 머신러닝 모델 전 과정 지속 수행 위한 파이프라인 기반 자동화 예측 정확성 향상 내부 구조 이해를 통한 머신러닝 성능(예측의 정확성) 향상   II. 머신러닝 파이프라인의 데이터 처리