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ba2.3. title: 머신러닝 프로젝트에는 코드를 둘러싸고 일어나는 일들이 있다. 예를 들어, 모델링, 데이터 전처리와 버전 관리, 코드 디버깅, 클라우드 프로비저닝, 결과 확인, 모델 배포, 모니터링, 그리고 이들을 지속적으로 반복하는 일이 이에 속한다.

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a1.2.a9.1.1_1.2_2. title: 어떤 MLOps 솔루션을 사용하든 해당 솔루션에 종속된다. 컴퓨팅 리소스, 운영체제, 컨테이너에는 표준이 있지만 MLOps에는 표준이 없기 때문이다. 따라서 어느 수준까지 종속될 것인지를 고르는 것이 중요하다.
ba2.3.9. title: 모델이 한방에 잘 작동하지 않는 것은 너무 당연한 일임을 인정하라. 개발을 잘개 쪼개 오류를 고립시킬 수 있는 모델 디버깅 및 모델 개발 전략을 수립해야 한다.
ba2.3.a0. title: 데이터 엔지니어링과 데이터 과학 부문에서도 소프트웨어 개발 모범 사례(‣), 소프트웨어 개발 수명 주기 지침, DevOps 모범 사례를 따라야 한다.
ba2.3.a1. title: AutoML 도구들은 하이퍼파라미터 튜닝과 모델링을 자동화한다.
ba2.3.a2. title: ELI5, SHAP 과 같은 모델 설명가능성(‣) 도구들은 머신러닝 모델 결과를 분석하고 입출력을 설명한다.
ba2.3.a0_2. title: 머신러닝 시스템에서 오프라인 테스트에 매몰되지 말고 모니터링(‣)과 관찰가능성(‣)을 이용해 현대판 테스팅을 진행하라.
ba2.3_1. title: TFX는 머신러닝 프로젝트를 진행하며 작성되는 소스코드들을 재활용 가능한 형태로 적절히 추상화하는 방법의 표준을 제시한다.
⛳️ 생각진입점링크
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그림(참고1)
머신러닝 애플리케이션 개발의 이상과 현실
꿈만 같은 일은 그냥 좋은 API 를 얻는 일 정도가 될 것이다. 잘 입력하면, 잘 출력하는 모델을 만들자는 것이다. 개발자 외부의 관점에서 머신러닝 모델을 보는 관점도 이와 비슷할 것이다. 하지만 실상은 다르다. 우리는 이 과정들에서 일어날 수 있는 일들에 대해서 배운다.
parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.
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from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?
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supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?
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opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?
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to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되고 이어지는가?
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참고 : 레퍼런스