April 2022
Beginner to intermediate
200 pages
4h 15m
Korean
Content preview from MLOps 도입 가이드
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1부MLOps개념과필요성
또 다른 주요한 리스크 요소는 머신러닝 모델의 성능이 작동 중인 상용 환경에 대단히 민감하
게 영향을 받는다는 점으로, 소프트웨어나 운영체계의 버전도 상용 환경의 요소에 해당한다.
전통적인 소프트웨어 개발 관점에서 보자면, 머신러닝 모델은 사람이 직접 작성하지 않고 기
계가 생성하기 때문에 버그가 있을 가능성이 현저히 떨어진다. 대신 모델들을 다수의 오픈소스
소프트웨어(예를 들면,
scikit
-
learn
,
Python
,
Linux
) 기반으로 개발하기 때문에, 소프트웨
어 버전을 모델이 작동할 상용 환경 및 모델을 검증한 환경과 동일하도록 맞추는 작업은 대단
히 중요하다.
결국, 모델을 상용 환경에 배포하는 작업은 머신러닝 모델 생애주기의 최종 단계는 아니다. 단
지 성능과 정상 작동 여부를 확인하는 시작점이 될 뿐이다. 더 많은 데이터 과학자가 더 많은
머신러닝 모델을 상용 환경에 배포할수록,
MLOps
는 비즈니스에 치명적일 수 있는 잠재적 리
스크를 줄이는 데 더 필수적인 요소가 된다. 모델이 조직 내에서 얼마나 광범위하게 사용되는
지 정확하게 확인하기 위해서는
MLOps
를 기반으로 한 모니터링이 필수적이다.
1.2.3
책임 있는
AI
를 위한
MLOps
머신러닝의 책임 있는
Responsible
사용(일반적으로 책임 있는
AI
로 불린다)이라는 주제에는 두 가
지 영역이 있다.
의도
Intentionality
모델이 목적에 맞게 설계되고 작동하도록 보장하는 것을 의미한다. 여기에는
AI
프로젝트에서
사용하는 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.