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  데이터 검증 데이터 검증데이터는 모든 머신러닝 모델의 기본이다. 또한 모델의 유용성과 성능은 학습, 검증, 테스트에 사용되는 데이터의 질과 밀접한 연관이 있다. 머신러닝계에서 자주 언급되는 원칙인 GIGO(Garbage in, Garbage Out)는 이러한 특성을 잘 설명한다. 이처럼 데이터의 수집과 모델 학습 사이 제대로 된 데이터 검증은 필수적이다. 이번 게시글에서는 데이터 검증의 필요성과 그 아이디어를 짚어본 후 TFX에서 제공하는 TFDV(TensorFlow Data Validation)에 대해 알아보도록 하겠다.  데이터 검증 단계는 파이프라인의 데이터가 feature engineering 단계에서 기대하는 데이터인지 확인하는 단계이다. 데이터의 형태 및 feature는 물론 통계적인 특성 또한 점검함으로.. MLOps 2021. 12. 27.