[CURSOR] 데이터 수집 한 후 결과를 만들어내면 저장 장소에 적재해? 아니면 프롬프트가 요청될 때마다 똑같이학습해?

머신러닝의 학습 결과 저장과 사용 방식에 대해 설명드리겠습니다: 학습 결과 저장: # 모델 학습 후 저장 import tensorflow as tf # 모델 학습 model.fit(x_train, y_train, epochs=10) # 학습된 모델 저장 model.save('my_model.h5') # HDF5 형식으로 저장 저장된 모델 불러오기: # 저장된 모델 불러오기 loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5') # 새로운 데이터로 예측 predictions = loaded_model.predict(new_data) 학습과 추론의 차이: 학습: 데이터로부터 패턴을 찾는 과정 (한 번만 수행) 추론: 학습된 모델로 새로운 데이터 예측 (반복 수행) 실제 사용 예시: # 1. 모델 학습 및 저장 (한 번만 실행) def train_and_save_model(): model = create_model() model.fit(training_data, labels) model.save('trained_model.h5') # 2. 저장된 모델로 예측 (반복 실행) def predict_with_saved_model(new_data): loaded_model = tf.keras.models.load_model('trained_model.h5') return loaded_model.predict(new_data) 프롬프트 요청 시: 매번 새로 학습하지 않음 저장된 모델을 불러와서 예측만 수행 더 빠르고 효율적인 응답 가능 즉, 학습은 한 번만 수행하고 그 결과를 저장해두고, 이후에는 저장된 모델을 불러와서 예측만 수행하는 것이 일반적입니다.

Mar 8, 2025 - 12:49

[CURSOR] 데이터 수집 한 후 결과를 만들어내면 저장 장소에 적재해? 아니면 프롬프트가 요청될 때마다 똑같이학습해?

머신러닝의 학습 결과 저장과 사용 방식에 대해 설명드리겠습니다:

학습 결과 저장:

# 모델 학습 후 저장
import tensorflow as tf

# 모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 학습된 모델 저장
model.save('my_model.h5')  # HDF5 형식으로 저장

저장된 모델 불러오기:

# 저장된 모델 불러오기
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 새로운 데이터로 예측
predictions = loaded_model.predict(new_data)

학습과 추론의 차이:
학습: 데이터로부터 패턴을 찾는 과정 (한 번만 수행)
추론: 학습된 모델로 새로운 데이터 예측 (반복 수행)
실제 사용 예시:

# 1. 모델 학습 및 저장 (한 번만 실행)
def train_and_save_model():
    model = create_model()
    model.fit(training_data, labels)
    model.save('trained_model.h5')

# 2. 저장된 모델로 예측 (반복 실행)
def predict_with_saved_model(new_data):
    loaded_model = tf.keras.models.load_model('trained_model.h5')
    return loaded_model.predict(new_data)

프롬프트 요청 시:
매번 새로 학습하지 않음
저장된 모델을 불러와서 예측만 수행
더 빠르고 효율적인 응답 가능

즉, 학습은 한 번만 수행하고 그 결과를 저장해두고, 이후에는 저장된 모델을 불러와서 예측만 수행하는 것이 일반적입니다.