MLOps 도입 가이드

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10장 마케팅추천엔진

KPI

로 선정한다.

A

/

B

테스트라는 실험 방법을 최대한 활용하기 위해서는 통제 군과 실험 군을 신중하게 선택해

야 한다. 실험 시작 전에 무작위로 고객층을 분할하여 그룹을 정의하는 것이 이상적이다. 가능

하다면, 고객들이 그 즈음엔 다른 실험에 관여하지 않도록 하여 그들의 이력 데이터가 다른 실

험의 영향에 오염되지 않도록 해야 한다. 다만, 신규 고객이 많이 들어오는 풀

pull

방식에서는

불가능할 수 있는데, 이 경우엔 즉석에서 할당할 수 있다. 실험 기간과 그룹의 크기는 두 그룹

간의

KPI

차이의 예상 크기에 따라 달라진다. 즉, 기대 효과가 클수록 그룹 크기가 작아지고

지속 시간이 짧아진다.

실험은 두 단계로 나눠 수행할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 동일하지만 제한된 크기의 두 그룹

을 선택할 수 있다. 실험이 긍정적일 경우, 새로운 전략에 대해

10

%를 더 배치하는 식으로 시

작할 수 있으며, 이는 결과가 예상과 일치할 경우 점진적으로 증가시킬 수 있는 비율이다.

10.4

모델 학습 및 배포

이러한 유형의 활용 사례에 대한

MLOps

프로세스를 더 잘 설명하기 위해, 다음 절에서는 어

떤 가상 기업이 추천 엔진을 학습 및 배포하기 위해 자동화된 파이프라인을 구축하는 예시를

중점적으로 설명하겠다. 이 회사는 실리콘밸리에 본사를 둔 글로벌 소프트웨어 회사다. 이 회

사를 마켓클라우드라고 부르자.

마켓클라우드의 제품 중 하나는 세일즈코어라는

SaaS

Software

-

as

-

a

-

Service

플랫폼이다.