1. 모델 저장이 필요한 이유 2. 머신러닝 vs 딥러닝 저장 방식 차이 3. joblib을 이용한 모델 저장 및 로드 (머신러닝) 4. pickle을 이용한 모델 저장 및 로드 (머신러닝) 5. TensorFlow / Keras 모델 저장 및 로드 (딥러닝)6. 저장 방식 비교 7. 언제 어떤 방법을 사용해야 하는가 8. 정리 1. 모델 저장이 왜 필요한가모델 학습은 많은 시간과 연산 비용이 들어간다.따라서 한 번 학습한 모델을 다시 사용하기 위해서는 모델을 파일로 저장하고 필요할 때 불러오는 과정이 필수적이다.또한, 실제 서비스에서는 학습과 예측이 분리되기 때문에 학습된 모델을 저장하여 배포하는 과정이 반드시 필요하다. 2. 머신러닝 vs 딥러닝 저장 방식 차이모델 저장 방식은 사용하는 라이브러리에 ..
