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3부MLOps실제사례
human
-
in
-
command
design
2
를 활용하면
AI
를 사용하지 않는 것을 선택할 수 있다. 또한 사용자가
AI
의 추천을 무시할 수 없다면 사용자가 마켓클라우드를 채택할 확률은 낮을 것이다. 어떤 클라
이언트는 어떤 제품을 고객에게 추천할지에 대해 자신만의 직관을 사용하는 것을 중요하게 여
기기 때문이다. 이러한 이유로 마켓클라우드는 사용자가 원할 때 추천 엔진을 켜고 끌 수 있는
모든 권한을 사용자에게 부여하고자 한다.
10.5
파이프라인 구조와 배포 전략
마켓클라우드는
4
천 개의 추천 엔진을 효율적으로 구축하기 위해 하나의 데이터 파이프라인을
프로토타입으로 만들어
4
천 번 복제하기로 결정했다. 이 프로토타입 파이프라인은 필요한 데
이터 전처리 단계와 예제 데이터 세트를 기반으로 하는 단일 추천 엔진으로 구성된다. 추천 엔
진에 사용하는 알고리즘은
4
천 개의 파이프라인 모두에서 동일하지만 각 고객과 관련된 특정
데이터로 학습된다(그림
10
-
2
참조).
표본 데이터
클라이언트
A
의 데이터
클라이언트
B
의 데이터
클라이언트
XYZ
의 데이터
추천 엔진
데이터 준비
파이프라인
4
천 번 복제
상품 추천
상품 추천
상품 추천
그림
10-2
마켓클라우드추천엔진프로젝트에대한데이터파이프라인구조의도식화
이러한 방식으로 마켓클라우드는
4
천 개의 ...