ML DevOps = MLOps

*과거의 소프트웨어 개발 방식(단 반향)

*DevOps의 탄생

• 빌드 자동화, 테스트 자동화

• 운영 중 이슈 관리

*ML 프로젝트와 SW프로젝트 유사성

• 버전관리

  • 데이터와 모델 버전

• 테스트 자동화

  • 모델 학습, 모델 성능 평가

• 모니터링

  • 서빙 모델
  • 데이터 변화
  • 시스템 안정성

*AI 서비스와 일반 sw의 차이점

AI Service = SW + Data (데이터가 정말 핵심!!!)

Data의 중요성이 부각이 되면서 MLOps의 새로운 분야 탄생

MLOps = ML + DevOps

ML을 효율적으로 개발하고 성공적으로 서비스화하여 운영할 때 필요한 모든 것을 다루는 분야입니다.