MLOps 도입 가이드

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2부MLOps적용방법

예를 들어, 집값의 사례에서 모든 지역에 대해 정확한 모델을 얻으려고 모든 우편번호에 해당

하는 가격 정보를 완전히 모으는 방식은 데이터가 너무 많아 현실적이지 않다. 우편번호 대신

가격에 영향이 큰 파생 데이터를 활용하는 편이 낫다. 예를 들어, 거주자의 평균 수익, 인구 밀

도, 편의시설에 대한 접근성 같은 파생 데이터를 활용할 수 있다. 하지만 최종 사용자는 이런

파생 데이터를 직접 입력하지 않고 우편번호를 입력할 것이므로, 우편번호에서 파생 데이터를

도출하는 변환도 가격 예측 모델의 일부가 된다.

출력값 또한 단순한 하나의 숫자가 아닐 수 있다. 예를 들어, 이상 거래 탐지 시스템의 경우 모

아니면 도 형태의 답이 아니라 어떤 확률을 반환할 것이다. 경우에 따라 신뢰 구간도 같이 반환

할 수 있다. 사기가 수용 가능한 수준인지 혹은 이후의 검증 결과나 거래 거부에 따른 비용인지

를 고려하여 결정한 임곗값에 반환된 확률이 도달하면 사기로 판정할 수도 있다. 그 외에 모델

이 추천이나 의사결정을 반환하는 경우도 있다. 즉, 방문객이 최대한 지출하도록 하는 제품이

무엇인지 반환하거나 회복 가능성이 가장 높은 치료 방법을 반환할 수도 있다.

이런 모든 변환과 관련 데이터가 모델의 일부다. 하지만 그렇다고 해서 항상 하나의 패키지에 ...