379
15
장
파이프라인의 미래와 다음 단계
15.5
머신러닝 모델 테스트
머신러닝 모델 테스트는 머신러닝 엔지니어링의 새로운 주제입니다. 이는
7
장에서 논의한 모
델 검증이 아니라 모델 추론 테스트를 의미합니다. 이런 테스트는 모델의 단위 테스트이거나
모델과 앱의 상호작용에 대한 전체 엔드 투 엔드 테스트일 수 있습니다.
또한 다음과 같은 테스트가 중심이 될 수도 있습니다.
●
추론 시간
●
메모리 소비량
●
모바일 장치의 배터리 소모량
●
모델 크기와 정확도 사이의 균형
소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례가 데이터 과학 사례와 통합되기를 기대합니다. 모델 테스
트도 이에 포함되어야겠죠.
15.6
머신러닝을 위한
CI
/
CD
시스템
머신러닝 파이프라인은 향후 몇 개월간 더욱 간소화되면서 더 완벽한
CI
/
CD
워크플로를 향해
나아갈 것입니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어링 워크플로에서
배울 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 모델의 배포 롤백을 용이하게 하는 머신러닝 파이프라
인 또는 모범 사례에 데이터 버전 관리를 더 효과적으로 통합할 수 있기를 기대합니다.
15.7
머신러닝 엔지니어링 커뮤니티
머신러닝 엔지니어링 분야가 형성되고 있는 만큼, 주제를 둘러싼 커뮤니티가 매우 중요해질 것
입니다. 모범 사례, 사용자 지정 컴포넌트, 워크플로, 사용 사례, 파이프라인 설정을 머신러닝
커뮤니티와 공유하기를 고대합니다. 이 책이 신흥 분야에 작은 공헌을 하기를 바랍니다. 소프
트웨어 엔지니어링의 데브옵스와 마찬가지로, ...