Scikit-learn에서의 확장 가능한 학습
Scikit-learn에서의 확장 가능한 학습은 데이터의 양, 계산 자원 및 모델 복잡성이 증가함에 따라 성능이나 효율성을 저하시키지 않는 능력을 의미합니다. 이를 위해 증분 학습, 미니 배치 처리, 외부 핵심 학습, 병렬 처리 및 분산 컴퓨팅과 같은 다양한 기술이 사용됩니다. 이러한 기술을 효과적으로 적용함으로써 실제 시나리오에서 대규모 데이터셋과 복잡한 모델을 다루는 확장 가능한 머신 러닝 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.