머신러닝 모델 배포를 위한 MLOps 전략 – 사례와 실무 적용
MLOps는 모델 학습부터 배포, 모니터링, 재학습까지 하나의 파이프라인으로 관리하여, 머신러닝 모델을 안정적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.이 전략을 실제 프로젝트에 적용하면 모델 성능 저하에 신속히 대응할 수 있고, 데이터 변화에도 유연하게 대처할 수 있습니다.이번 글에서는 MLOps를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 사례를 중심으로 설명하겠습니다. 머신러닝 모델 배포를 위한 MLOps 전략 – 개요와 기본 개념 MLOps란 … Read more