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미식가의 개발 일기

MLOps: 머신러닝과 DevOps의 만남

최근 데이터 기반 의사결정이 중요해지면서 머신러닝(ML) 모델을 서비스에 적용하는 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 하지만 모델을 단순히 학습시키는 것만으로는 실무에서 사용할 수 없습니다. 개발, 배포, 모니터링, 유지보수까지 고려해야 하죠.이때 필요한 개념이 바로 MLOps(Machine Learning Operations) 입니다. 💡 MLOps란?Machine Learning과 DevOps(Development + Operations)의 합성어로,머신러닝 모델의 개발부터 운영까지 전체 생명주기를 자동화하고, 재현 가능하게 하는 방법론이다. 💡 MLOps의 구성 요소📖 머신러닝머신러닝은 어디에 쓰일까?→ 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 처리, 이상 탐지 모델 개발과 관련된 모..
ML, DL 2025. 4. 24. 21:12
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