모델 거버넌스

MLOps 배포와 라이프사이클링

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

거버넌스

AI/ML 모델 거버넌스는 조직이 모델과 그 결과에 대해 접근을 통제하고, 정책을 적용하며, 활동을 추적하는 전체 프로세스를 말합니다.

효과적인 모델 거버넌스는 재무성과와 브랜드 모두의 위험을 최소화하는 기반입니다.

~ DataRobot.com

위험 범주

요약

• 거버넌스는 절차를 늘리지만, 대안은 무질서입니다.
• 목표는 "모델을 많이 빠르게 배포"가 아니라 비즈니스 가치 창출입니다.
• 무모한 ML은 이익보다 해가 큽니다.
• 모델이 많을수록 거버넌스의 이점이 분명해집니다.

Ayo berlatih!

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