AutoGluon을 사용하여 실제 혼합 유형 데이터셋을 원시 수집부터 배포용 아티팩트까지 활용하는 제작용 타블러 머신러닝 파이프라인을 구축하는 튜토리얼이다. 고품질의 스택 및 백 합성 모델을 훈련시키고 견고한 메트릭을 사용하여 성능을 평가하며 하위 그룹 및 피처 수준 분석을 수행한 후 refit-full과 증류를 사용하여 모델을 실시간 추론용으로 최적화한다. AutoGluon을 활용하면 현대적인 AutoML 파이프라인을 구축할 수 있어 효율적인 모델링과 추론을 가능하게 한다.

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