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4장 모델개발
MLOps
를 진지하게 받아들이려고 한다면 적어도 모델 개발 프로세스를 간략하게나마 이해해
야 한다. [그림
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1
]을 보면 큰 범위에서 머신러닝 모델 생애주기를 단계별로 확인할 수 있다.
상황에 따라 모델 개발 프로세스는 매우 간단할 수도 있고 엄청나게 복잡할 수도 있다. 또한 개
발 이후에 모델의 사용법, 모니터링, 유지보수에 대한 제약도 천차만별이다.
모델 개발
·데이터 탐색
·특성 엔지니어링 및
특성 선택
·실험
학습
데이터
후보 모델
선택된 모델
성능 지표 및 문서화
모델 평가 및 비교
상용화 준비 상용 배포
모니터링과
피드백 루프
그림
4-1
머신러닝모델생애주기내의모델개발
그림을 보면 데이터 수집 프로세스가 모델의 남은 생애주기에 끼치는 영향은 명확하다. 데이터
수집 상태에 따라 모델이 얼마나 쉽게 부실화될 수 있는지 바로 확인할 수 있다. 다른 프로세스
는 영향을 덜 끼치는 편이다.
예를 들어, 특성 엔지니어링 및 특성 선택 단계를 보면, 날짜 데이터만 있어 모델에 날짜만 입
모델 개발
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