stars: 증가폭이 클수록 좋다.

commits: 꾸준히 증가할수록 좋다.

PRs: 꾸준히 증가할수록, 많을수록 좋다.

AutoML이 커버해주는 부분은, 모델링과 하이퍼파파라미터 튜닝 자동화이다. 코드를 둘러싸고 일어나는 수많은 일들 중 일부에 불과하다(from1). 다시말해, 지속적으로 개선되는 머신러닝 시스템을 의미하는 단어 ‘카이젠ML([[[SW Environment](https://www.notion.so/Environment-d73d08b95a824b3f957eb0134f8ced1f) MLOps](https://www.notion.so/MLOps-1be9e881d5444f268fde8c1ea7e00f59) KaizenML](https://www.notion.so/KaizenML-cf02a383b84c490aa1a3e6044e508077))’ 을 달성할 수 있도록 도와주는 수많은 도구들 중 하나에 불과하다(참고1).

parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.

1. None

from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?

1. ba2.3. title: 머신러닝 프로젝트에는 코드를 둘러싸고 일어나는 일들이 있다. 예를 들어, 모델링, 데이터 전처리와 버전 관리, 코드 디버깅, 클라우드 프로비저닝, 결과 확인, 모델 배포, 모니터링, 그리고 이들을 지속적으로 반복하는 일이 이에 속한다.
2. ‣
   • AutoML 도구는 하이퍼파라미터 튜닝이 모델링에 포함된다는 관점으로 바라보고 있다.

supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?

1. ‣
2. ‣

opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?

1. ‣

to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되고 이어지는가?