kor_real_world_341
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{"gt_parse": {"c2t": "이 블록 다이어그램은 딥러닝이 등장하기 전 머신러닝 솔루션 개발 프로세스를 설명하고 있습니다. 다이어그램은 총 8개의 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 화살표로 연결되어 순환적인 흐름을 나타냅니다.1. 기획: 프로세스는 '기획'이라는 단계에서 시작합니다.2. 데이터 수집 및 가공: '기획' 단계에 맞는 데이터를 수집하고 가공하는 단계로 넘어갑니다.3. 데이터 레이블링: 수집 및 가공된 데이터는 '데이터 레이블링' 단계를 통해 특정 목적이나 요구에 맞게 조정됩니다.4. 특징 엔지니어링: '데이터 레이블링' 단계를 거친 후, 수행되는데 이는 '딥러닝 이전 머신러닝의 주요 병목지점' 으로 파악됩니다. 이 단계는 다이어그램에서 강조된 부분으로 보입니다.5. 모델 디자인: '특징 엔지니어링' 단계에서 얻은 인사이트를 바탕으로 모델이 디자인됩니다.6. 모델 학습: 디자인된 모델은 '모델 학습' 단계를 통해 학습됩니다.7. 평가: 적용된 모델의 성능을 평가합니다. 실패시 필요한 절차를 재시도 하기 위해 '데이터 수집 및 가공'으로 이어집니다.8. 채택 및 적용: 학습된 모델은 실제 환경에 채택되어 적용됩니다.이 평가 단계는 다시 '데이터 수집 및 가공' 단계로 피드백을 제공하며, 이를 통해 프로세스가 순환적으로 계속됩니다. 이러한 순환적인 프로세스는 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 하며, 원하는 결과를 얻을 수 있도록 능동적으로 대응합니다."}}