잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다

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Part 2

엔지니어링

가 있습니다. 이런 경우에는 매우 작은 테스트 데이터셋을 사용해 작은 모델을 훈련시키는

방식으로 테스트를 설계할 수 있습니다. 이는 클라우드에서 전체 훈련을 실행하기 전에 간단

한 스모크 테스트로 활용할 수 있습니다.

또한 개발 환경을 설정하여 로컬 머신에서 클라우드 내의 대규모 모델 훈련을 원격으로 트리

거할 수 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 메타플로

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나 레이

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같은 도구를 사용하면 ‘작동

여부를 확인하기 위해 푸시하는’ 안티패턴을 피할 수 있습니다.

테스트는 기능 개발의 일부여야 합니다

테스트는 기능 개발의 일부로 작성해야 하며, 나중에 별도로 추가해서는 안 됩니다. 그 이유

는 두 가지입니다.

첫째, 나중에 작성된 테스트는 너무 거칠게 작성되는 경향이 있어, 개발 과정에서 테스트를

작성하는 것의 가치를 놓치게 됩니다. 해결하려는 문제가 여러 하위 문제로 구성되어 있을

때가 많습니다. 이 경우 테스트를 작성하면 한 번에 하나의 하위 문제에 집중할 수 있어, 모

든 문제를 한꺼번에 해결하려는 것보다 인지 부하가 훨씬 적습니다.

둘째, ‘테스트 작성 작업’은 새로운 기능 개발만큼 중요하게 보이지 않아, ‘작업을 완료해야 한

다’는 압박으로 백로그에 묻혀버리는 경우가 많습니다. 그 결과, 기술 부채가 쌓이고 나중에

수동 테스트에 ...