MLOps란? - 머신러닝의 개발 및 운영을 효과적으로 관리하고 협업 기반의 머신러닝 솔루션을 제공하기 위한 사람, 기술 및 프로세스의 조합 - 단순한 기술 솔루션이 아닌 사람과 프로세스를 고려한 모델 구축, 학습, 배포, 모니터링, 관리 및 거버넌스를 자동화하고 표준화하기 위한 운영 방식 - 엔드투엔드 머신러닝 수명주기를 간소화하고 데이터과학자 및 MLOps팀의 생산성을 높이는 동시에 높은 모델정확도를 유지하고 보안 및 규정준수를 강화하는데 도움 - 머신러닝 모델을 운영환경에 효과적이고 일관되게 배포하고 비즈니스 가치를 끌어올릴 수 있음 사례 1: SKT - 에이닷 - 온프레미스 데이터센터에서 시작, 데이터사이언티스트는 데이터센터에서 학습한 모델을 아마존 S3에 업로드, 업로드된 모델은 AWS Step..
