MLOps 도입 가이드

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2장 MLOps이해관계자들

머신러닝 모델을 처음 만드는 이는 데이터 과학자들이지만, 견고한

MLOps

프로세스와 시스

템이 그들에게만 필요한 것은 아니다.

MLOps

는 엔터프라이즈

AI

전략의 핵심이며, 머신러닝

모델 생애주기를 활용하고 이용하는 모든 사람에게 영향을 끼친다.

이번 장에서는 머신러닝 모델 생애주기 내에서 사람들이 맡는 역할과 역할별로

MLOps

에 요

구하는 것에 대해 다루겠다. 이상적으로 보면, 각 역할을 담당하는 사람들이 최고의

MLOps

프로그램을 활용하여 서로 연결되고 협력해 머신러닝 작업에서 최상의 결과를 얻을 수 있어야

한다.

이 분야는 계속해서 진화하고 있어, [표

2

-

1

]에 포함되지 않은 역할이나

MLOps

로 처리해야

하는 새로운 도전 과제 혹은 대체 과제가 있을 수 있다. 상세하게 확인하기 전에 개괄적인 내용

을 아래 표에서 살펴보자.

표

2-1

MLOps

관련역할과요구사항

역할 머신러닝 모델 생애주기 내의 역할

MLOps

요구사항

직무전문가

SME

(

Subject

Matter Expert

)

·머신러닝모델이 다뤄야하는비즈니스 질

의,목표혹은

KPI

제안

·모델성능이최초의요구사항에적합하도록

혹은요구사항을해결하도록지속적으로평

가및검증

·비즈니스측면에서,모델성능을쉽게이해

할수있는방법 ...