MLOps 썸네일형 리스트형 머신러닝 파이프라인 구축 방법론: 실전 중심 가이드 ✅ 머신러닝 파이프라인이란 무엇인가?머신러닝(Machine Learning, ML) 모델을 구축하는 과정은 단순히 데이터를 넣고 학습시키는 것 이상의 복잡한 절차를 포함합니다. 데이터 수집부터 모델 배포에 이르기까지 일련의 과정을 체계적으로 자동화하고 관리하기 위해 사용하는 것이 바로 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline)입니다.파이프라인은 모델 개발의 일관성, 재현성, 확장성을 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 또한 협업 환경이나 MLOps(머신러닝 운영) 체계 내에서도 표준화된 워크플로우로 자리 잡고 있습니다.⚙️ 머신러닝 파이프라인의 핵심 구성 요소머신러닝 파이프라인은 다양한 단계로 구성되며, 각 단계는 독립적이면서도 유기적으로 연결되어야 합니다. 다음은 일반적으로 .. 더보기 머신러닝 모델의 배포와 운영 전략(MLOps) 머신러닝 모델의 배포와 운영 전략(MLOps)디지털 전환이 가속화되면서 머신러닝(ML) 모델의 개발만큼이나 중요한 것이 바로 모델 배포(Deployment) 및 운영(Operation) 입니다. 이 과정에서 등장한 개념이 바로 MLOps입니다.MLOps는 머신러닝 프로젝트를 개발-배포-운영까지 일관성 있고 자동화된 프로세스로 관리하는 접근 방식입니다.이 글에서는 MLOps의 개념, 필요성, 구성 요소, 그리고 구체적인 구현 전략과 도구를 상세히 다루겠습니다.MLOps란 무엇인가?**MLOps(Machine Learning Operations)**는 DevOps의 개념을 머신러닝에 확장한 것으로,머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영, 유지보수, 그리고 재학습까지의 전 과정을 자동화하고 최적화하는 방법론입니.. 더보기 이전 1 다음
