전체 구현을 위한 고려사항

비즈니스에서 AI 솔루션 구현하기

Jacob H. Marquez

Data Scientist

AI 솔루션의 확장과 지속

$$

AI 솔루션의 확장과 지속

$$

AI 솔루션의 확장과 지속

$$

DevOps

 

• "Development Operations"
• 더 나은 협업·통합·배포
• 프로세스 자동화
• 지속적 개선과 모니터링

$$

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps와 유사함
• 데이터와 알고리즘 프로세스의 운영화

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps와 유사함
• 데이터와 알고리즘 프로세스의 운영화

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps와 유사함
• 데이터와 알고리즘 프로세스의 운영화

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps와 유사함
• 데이터와 알고리즘 프로세스의 운영화

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps와 유사함
• 데이터와 알고리즘 프로세스의 운영화
• 수평 확장 지원

MLOps - AI 모니터링

 

• 기준선 대비 모델 성능 비교
• 예: 배포 첫 달의 예측 정확도
• 성능 저하 시 모델 드리프트

• 의사결정에 부정적 영향

컴플라이언스, 프라이버시, 보안

 

• POC 단계에서 중요
• 최소 조치로도 가능
• 전체 구현 확장에 필수
• 책임 있는 AI의 일부

 

법률 및 규제 요구사항

 

• 각 지역의 규제를 준수
• 민감·개인정보일수록 중요
• 벌칙과 법적 위험 회피

$$ $$

보안

 

• 데이터, 인프라, 제품 보안 확보
• 인증
• 권한 부여

$$

리스크 관리 및 완화

 

• 솔루션·고객·비즈니스 피해 방지
• 솔루션 감사
• 법적 검토
• 위험 평가
• 시뮬레이션

Ayo berlatih!

비즈니스에서 AI 솔루션 구현하기