모듈 평가

참고

이 연습을 완료하려면 아래 사례 연구를 읽어보세요. 결국 지식 점검 질문에 답변하여 조언을 구하라는 메시지가 표시됩니다.

Proseware에 오신 것을 환영합니다! 기계 학습 배포 솔루션을 설계하는 데 도움을 주기 위해 수석 데이터 과학자로 고용되었습니다.

문제 이해

Proseware에서는 의사가 환자의 질병을 더 빨리 진단하는 데 도움이 되는 모바일 애플리케이션 을 개발하고 있습니다. 의사는 환자의 의료 데이터를 앱에 입력하여 환자를 진단할 수 있습니다.

계획된 첫 번째 기능은 앱이 환자가 당뇨병에 대한 추가 검사를 할지, 아니면 치료를 해야 하는지 여부를 의사에게 말할 것입니다.

우리는 이미 임신 횟수, 나이, 체질량 지수(BMI)와 같이 당뇨병과 상관 관계가 있는 데이터를 수집했습니다. 우리는 또한 환자가 당뇨병에 걸릴 가능성이 있는지 여부를 분류할 수 있는 모델을 교육하는 데이터 과학자 팀이 있습니다.

모바일 애플리케이션과 통합하기 위해 모델을 배포하는 방법을 결정하려면 도움이 필요합니다.

모델의 배포 솔루션을 디자인하는 방법에 대한 여러분의 조언을 기대합니다!

요구 사항	설명
	빈도를 고려합니다. 계획은 의사가 앱에 나이와 BMI와 같은 환자의 정보를 입력하는 것입니다. 입력한 후 의사는 `Analyze` 단추를 선택할 수 있으며, 그 후 모델은 환자가 당뇨병을 앓고 있는지 여부를 예측해야 합니다.
	컴퓨팅을 고려합니다. 의사 상담은 일반적으로 10분 미만이 걸립니다. 의사가 이 앱을 사용하려면 가능한 한 빨리 답변을 반환해야 합니다. 배포된 모델은 의사가 언제 사용할 수 있는지 모르기 때문에 항상 사용할 수 있어야 합니다.
	크기를 고려합니다. 의사는 개인의 상황을 예측하기 위해 앱을 사용합니다. 한 번에 여러 환자를 예측할 필요가 없습니다.

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