MLOps 마인드셋 도입

프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

  • 실험부터 운영까지 ML 워크플로를 자동화·간소화하는 과정
  • ML 실험이 충분히 테스트되어 배포·확장 준비가 되도록 보장합니다

mlops

프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

ML 실험

ML 실험은 모델을 테스트해 최적을 결정합니다

  • MLOps에는 모델 실험이 포함됩니다
  • 다양한 데이터셋으로 모델 평가
  • 신중한 모델 선택이 핵심
  • 선택 과정은 시간이 걸릴 수 있음
  • 프로젝트 성공을 보장
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

실험에서 운영까지

forest

프로덕션 준비된 ML 실험의 요건

  • 적절한 지표로 테스트·검증 완료
  • 충분한 문서화
  • 모니터링 체계 구축
  • 안전하고 확장 가능한 운영 환경
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

대부분의 ML 실험이 실패하는 이유

다음과 같은 이유가 많습니다:

  • 목표와 목적의 불명확성
  • 낮은 데이터 품질
  • 복잡한 모델 아키텍처
  • 부족한 학습 데이터
  • 과적합 또는 과소적합
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

기술 부채

테스트·검증 없이 급히 작성된 코드, 누락/불완전/구식 문서화

  • 초기에 해결하지 않으면 비용 큰 오류나 버그로 이어질 수 있습니다.
  • 처음부터 올바른 코드와 문서로 기술 부채를 피하십시오.

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프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

연습해 봅시다!

프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

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