머신러닝 자동화 전략과 실제 적용 사례
왜 중요한가 운영에 들어간 순간부터 ROI는 “속도×일관성×가용성”으로 결정됩니다. 수작업 배포는 느리고, 장애 시 복구가 어렵습니다. 정답은 MLOps 기반 자동화로 파이프라인을 표준화하는 것. – 실행 한 줄 : “데이터→학습→서빙→관측”을 CI/CD에 편입하세요. 머신러닝 자동화는 데이터 파이프라인, 학습 오케스트레이션, 모델 레지스트리, 서빙, 관측성을 코드와 파이프라인으로 묶는 일입니다. 재현 가능한 컨테이너, 테스트, 카나리 배포, 피드백 루프를 통해 품질 저하와 … Read more