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Introduction to Machine Learning in Production (1) - The Machine Learning Project Lifecycle

본 글은 Coursera의 Machine Learning Engineering for Production (MLOps) 특화 과정의 일부인 Introduction to Machine Learning in Production 강좌의 내용을 개인적인 의견과 함께 정리한 글이다. 원 강좌 내용에 관심이 생긴다면 한번 수강해 보도록 하자! Introduction 당신은 실제 세계의 문제를 풀기 위해 어떤 ML 모델을 개발했다. 그런데 이렇게 개발한 모델을 어떻게 배포하고 운영해야 할까? 또한 배포한 모델의 성능을 어떻게 모니터링하고, 어떻게 다시 개선시켜 배포할 수 있을까? ML 모델의 실제 배포와 운영은 모델 개발 단계에서와는 다른 직관과 스킬을 요구하며, 모델 개발 단계에서는 전혀 생각하지 못 했던 새로운 ..

Introduction to Machine Learning in Production (0) - Overview

본 글은 Coursera의 Machine Learning Engineering for Production (MLOps) 특화 과정의 일부인 Introduction to Machine Learning in Production 강좌의 내용을 개인적인 의견과 함께 정리한 글이다. 원 강좌 내용에 관심이 생긴다면 한번 수강해 보도록 하자! Class Overview 머신 러닝 학계를 들여다 보면, 실제 세계의 문제를 해결하고자 하는 머신 러닝 알고리즘 논문이 하루에도 수십, 수백 편 씩 아카이브에 게재된다. 이렇게 계속 새롭게 등장하는 ML 알고리즘들은 성능의 정량적 비교를 위해 고정된 데이터셋 하에서 통제된 학습/테스트 셋 조건을 이용해 평가되고, 한 시점에서 가장 높은 성능을 내는 알고리즘이 SOTA (St..