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3장 MLOps의핵심기능
오늘날, 프로세스 거버넌스는 금융 분야와 같이 전통적으로 규제와 규정 준수의 부담을 지고
있던 조직에서 확인할 수 있다. 다른 조직의 경우에는 찾기 힘들다. 머신러닝이 상업적으로 활
용되는 사례가 늘고 책임 있는
AI
에 대한 관심이 늘고 있어, 모든 비즈니스에서 프로세스 거버
넌스를 활용할 수 있는 새롭고 혁신적인 해결책이 필요하다.
3.7
마치며
MLOps
에 필요한 특성과 영향을 받는 프로세스를 개괄적으로 살펴본 결과, 이는 데이터 팀 혹
은 어떠한 데이터 기반 거대 조직이라도 무시할 수 없는 것이었다.
MLOps
는 단순히 체크리스
트 항목에서 확인해야 할 사항이 아니다.
MLOps
를 기술, 프로세스, 사람 간의 복합적 상호작
용으로서 정확하게 수행하려면 규율과 시간이 필요하다.
이어지는 장들에서는 머신러닝 모델 생애주기의 각 요소에 대해 상세히 살펴보겠다. 또한 이상
적인
MLOps
를 구현하려면 어떻게 해야하는지도 확인해본다.