머신러닝 워크플로우
머신러닝 모델을 개발하기 위한 데이터 수집, 전처리, 학습, 평가의 전 과정을 의미한다. 데이터셋이 표준화된 형식으로 제공되면 전처리 단계의 복잡성이 줄어들어 전체 개발 속도가 향상된다.