MLOps의 역할

MLOps 개념

Folkert Stijnman

ML Engineer

머신 러닝 수명 주기

ML 수명 주기 역할

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비즈니스 역할

  • 비즈니스 이해관계자
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비즈니스 역할: 비즈니스 이해관계자

ML 수명 주기 비즈니스 이해관계자

  • 예산 결정
  • 회사 비전
  • 수명 주기 전반에 걸쳐 참여
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비즈니스 역할: 주제 전문가

ML 파이프라인 주제 전문가

  • 도메인 지식
  • 수명 주기 전반에 걸쳐 참여
  • 데이터 해석 및 검증
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기술 역할: 데이터 과학자

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  • 데이터 분석
  • 모델 훈련 및 평가
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기술 역할: 데이터 엔지니어

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  • 데이터 수집, 저장 및 처리
  • 데이터 품질 점검 및 유지
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기술 역할: ML 엔지니어

ML 수명 주기 ML 엔지니어

  • 다목적 역할
  • 머신 러닝 전체 수명 주기 전담
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ML에 관여하는 추가 역할

  • 데이터 분석가, 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 백엔드 엔지니어
  • 역할별 책임은 머신 러닝 적용 방식에 따라 상이
  • 스타트업과 대기업은 다름

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연습해 봅시다!

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