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MLOps 실전 가이드
이러한 성장 과정을 겪어온 회사의 경험을 바탕으로 마침내 우리는 두 가지 제품을 출시해 추
가 수익을 거둘 수 있었다. 첫 번째는 쇼피파이
Shopify
에서 시작해 연간
50
만 달러의 비즈니스
로 전환된 상품 판매 플랫폼이었고, 두 번째는 수천만 달러 가치의 인플루언서와의 마케팅 비
즈니스였다. 개별 브랜드에 직접 연락하여 플랫폼에서 활동하고 있는 인플루언서들과 브랜드
를 연결시켜주었다. 선례로 머신 존
Machine
Zone
과 코너 맥그리거
Conor
McGregor
를 중개해서 파트
너십으로 연결시키는 데 성공한 <게임 오브 워>
9
광고가 있다.
간단히 말해서 효과적인
MLOps
파이프라인 덕분에 사용자들과 수익을 모두 얻을 수 있었다.
예측 모델이 없었다면 우리에게 사용자가 없었을 것이고, 사용자가 없었다면 수익이 없었을 것
이다. 소득이 없었다면 결국 사업은 실패로 끝났을 것이다.
이어서 개방형 시스템과 폐쇄형 시스템에 대해 더 자세히 알아보자. 통제된 환경에서 이론적인
데이터 과학 방법론을 적용하는 것과 달리, 개방된 실전 환경에서 머신러닝을 운영하는 것은
다양한 변수에 영향을 받을 수밖에 없다.
12.3
현실 현실
vsvs
완벽한 기술 완벽한 기술
도복을 입지 않은 주짓수 선수가 도복을 입은 주짓수 선수에게 암바
10
를