비즈니스 문제 이해

의료 종사자가 업무에 더 성공하도록 돕는 데 초점을 맞춘 스타트업인 Proseware에서 일하고 있다고 상상해 보세요. 실무자를 돕기 위해 의료 정보에 따라 환자를 보다 신속하게 진단할 수 있도록 새로운 웹 애플리케이션이 개발되고 있습니다.

당뇨병 분류 모델이 학습되어 웹앱과 통합될 준비가 된 것입니다. Proseware의 중요한 장기 목표는 향후 앱과 모델의 정확도를 지속적으로 개선하는 것입니다.

기계 학습 엔지니어로 팀에 합류했으며 앱과 모델의 지속적인 통합을 표준화하라는 메시지가 표시됩니다. 표준화의 한 가지 중요한 측면은 모델을 학습하는 데 사용되는 코드를 확인하는 것입니다.

당뇨병 분류 모델을 학습시키는 데 사용되는 코드를 확인하려면 다음을 실행해야 합니다.

• Linting: Python 또는 R 스크립트에서 프로그래밍 또는 스타일 오류 확인
• 단위 테스트: 코드 내용의 성능 확인

데이터 과학 팀이 코드 품질 표준을 이해할 수 있도록 Visual Studio Code를 로컬로 개발할 때 코드를 확인할 수 있습니다.

그러나 코드 확인을 자동화하여 프로덕션으로 푸시된 모든 코드에 문제가 없고 예상대로 작동하는지 확인하려고 합니다. 데이터 과학 팀과 함께 GitHub Actions를 사용하여 끌어오기 요청을 만들 때마다 린팅 및 단위 테스트를 실행하기로 결정합니다.