"효과적인 팀워크를 위한 머신러닝 프로세스 표준화는 ML옵스에 대한 수요를 촉진했다. 또한 모니터링 가능성과 확장성은 ML옵스 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다. 특히 ML옵스는 DevOps와 IT 간의 마찰을 줄이고 데이터 팀 간의 긴밀한 협력을...
2023.01.05
"효과적인 팀워크를 위한 머신러닝 프로세스 표준화는 ML옵스에 대한 수요를 촉진했다. 또한 모니터링 가능성과 확장성은 ML옵스 시장의 성장을 주도할 것으로 예상된다. 특히 ML옵스는 DevOps와 IT 간의 마찰을 줄이고 데이터 팀 간의 긴밀한 협력을...
2023.01.05
대부분의 전문 소프트웨어 개발자에게 애플리케이션 라이프사이클 관리(Application Lifecycle Management, ALM)는 당연히 사용하는 툴이다. 그러나 소프트웨어 개발 배경이 없는 경우가 많은 데이터 과학자는 대체로 머신러닝 모델에 ...
2020.09.24
대부분의 전문 소프트웨어 개발자에게 애플리케이션 라이프사이클 관리(Application Lifecycle Management, ALM)는 당연히 사용하는 툴이다. 그러나 소프트웨어 개발 배경이 없는 경우가 많은 데이터 과학자는 대체로 머신러닝 모델에 ...
2020.09.24
데이터 과학자가 데이터를 태깅하고 정확한 머신러닝 모델을 만들기가 어렵다고 하지만, 프로덕션에서 머신러닝 모델을 관리하는 일은 이보다 더 까다로울 수 있다. 모델 드리프트(Model Drift) 인식, 업데이트된 데이터 집합을 사용한 모델 재학습, 성...
2020.08.26
데이터 과학자가 데이터를 태깅하고 정확한 머신러닝 모델을 만들기가 어렵다고 하지만, 프로덕션에서 머신러닝 모델을 관리하는 일은 이보다 더 까다로울 수 있다. 모델 드리프트(Model Drift) 인식, 업데이트된 데이터 집합을 사용한 모델 재학습, 성...
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