scikit-learn 1.8 완벽 가이드: GPU 가속, 프리 스레딩, ML 파이프라인 구축
scikit-learn 1.8의 핵심 신기능(Array API GPU 가속, 프리 스레드 CPython 3.14, 온도 스케일링)과 Pipeline, ColumnTransformer를 활용한 현대적 ML 파이프라인 구축법을 실전 예제와 함께 상세히 안내합니다.
Marcus is an analytics engineer with 9 years in the dbt and warehouse-modeling trenches. He spent three years at dbt Labs as a senior solutions architect helping enterprise customers (a large US bank, two telecom carriers) untangle 4000-model projects, and before that ran the analytics platform at HelloFresh's North America org where he rebuilt the supply-chain mart on Snowflake + dbt. His writing focuses on dbt project structure at scale, incremental model patterns that actually survive backfills, and the unglamorous work of column-level lineage and contract testing. He is a regular contributor to the dbt-utils package and co-maintains a small open-source linter for SQL style. Marcus lives in Berlin, holds a master's in statistics from UNC Chapel Hill, and roasts his own coffee badly.
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pandas 3.0의 핵심을 총정리합니다. Copy-on-Write 기본 동작, PyArrow 문자열 타입으로 5~10배 빠른 연산, pd.col() 표현식, 날짜/시간 해상도 변경, 마이그레이션 가이드와 실전 벤치마크까지 코드 예제와 함께 다룹니다.