728x90 Machine Learning Pipeline1 [PYTHON] 데이터 증강 파이프라인 가속화를 위한 itertools 및 functools 2가지 조합 방법과 해결책 딥러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나는 데이터의 다양성입니다. 하지만 수만 장의 이미지를 메모리에 모두 올리고 증강(Augmentation)을 수행하는 것은 물리적인 한계가 따릅니다. 대부분의 개발자는 리스트(List) 기반의 처리에 익숙하지만, 이는 대규모 데이터셋에서 심각한 메모리 병목을 초래합니다. 이 문제를 해결하기 위한 가장 우아하고 강력한 해결책은 파이썬의 표준 라이브러리인 itertools와 functools.partial을 조합하는 것입니다. 이 조합은 '지연 평가(Lazy Evaluation)'를 통해 메모리 점유율을 0에 가깝게 유지하면서도, 함수형 프로그래밍 스타일로 복잡한 증강 파이프라인을 선언적으로 구축할 수 있게 해줍니다. 본 포스팅에서는 엔지니어링 관점에서 이 두 .. 2026. 4. 22. 이전 1 다음 728x90
