ML Ops 궁극 가이드: MLOps 및 DevOps의 개념과 차이점 이해
5줄 요약! • MLOps는 기존 DevOps의 모범적인 사례와 ML 혹은 인공지능의 고유한 특성을 결합한 ML 모델 관리에 대한 새로운 접근 방식임 • MLOps는 ML 모델의 배포/관리에 중점을 두고 데이터 및 모델 관리에 중점을 둠 • MLOps를 통해 조직은 인공지능 및 ML 모델의 출시 시간을 단축하고, 모델의 정확도를 개선하며, 거버넌스 및 컴프라이언스 이슈를 개선할 수 있음 • MLOps를 구현하는 것은 특히 ML과 DevOps 모두에 대한 전문가가 부족하기 때문에 어려우며, 또한 이미 기존의 다른 IT 시스템을 구축한 상태에서는 통합하는 데에 난점이 있음 • 이러한 난점에도 불구하고, 여러 글로벌 선도 기업들이 이미 MLOps를 성공적으로 구현하였음 오늘날의 빠르게 진행되는 비즈니스 환경에..
AI
2023. 2. 4. 12:11