축하합니다!

프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

실험에서 프로덕션으로

• 프로덕션 이전 가능한 ML 실험의 요건 파악
• 기술 부채의 원인 식별

• 효과적인 문서화와 유지보수 가능한 코드 작성
• 좋은 문서와 유지보수성 높은 코드는 기술 부채를 줄입니다

재현성 확보

• 머신러닝 재현성 확보
• 특성 엔지니어링으로 파이프라인 성능 최적화

• 재현 가능한 실험 설계
• 변경 추적을 위한 데이터·모델 버전 관리 구현

ML 모델 배포

• 다양한 프레임워크에 배포하도록 ML 모델과 환경 패키징
• 더 큰 워크로드를 처리하도록 모델 확장성 확보

• 네 가지 MLOps 원칙: 지속적 통합, 지속적 제공, 지속적 학습, 지속적 모니터링

테스트와 평가

• 테스트 유형: 단위, 통합, 스모크 테스트

• 모델이 정확한 결과를 내는지 신뢰성 평가
• 잠재적 이슈 발견과 성능 향상을 위해 모델 테스트

계속 전진하세요!

• 이 과정에서 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용
• 재현성, 확장성, 신뢰성 확보 및 데이터 드리프트 모니터링
• 모델 A/B 테스트를 위한 실험 프레임워크 구축
• 모델을 정기적으로 재학습·업데이트하여 최신성과 정확성 유지
• 머신러닝 최신 동향을 지속적으로 학습하고 탐색
• 역량과 전문성을 꾸준히 향상

시작해 봅시다!

프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발