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[ 밑줄/연결 ] 학습된 알고리즘을 사용하여 예측하는 과정을 '추론'이라고 한다. 하지만 모델 학습과 추론 사이에는 여러 단계가 있다. 모델을 패키지하여 업무 환경에 배포하고, 성능을 모니터링하며 드리프트 (Drift, 시간이 흐르면 모델의 성능 저하를 야기하는 입력 데이터의 변경 내용)가 발생하면 최신 상태로 갱신해야 한다. 현실의 AI는 이 모두를 효율적으로 운영할 수 있는 환경과 문화를 구축할 조직이 필요하다. 이렇게 머신러닝 수명 주기를 관리하는 새로운 방법을 ML옵스(MLOps)라고 한다. 사실 AI모델을 개발하는 일은 AI모델의 결과값에 대해 수용 가능한 한계치를 결정하는 일이기도 하다. 데이터 과학이 AI모델 개발에 필수적인 것만큼 비즈니스 결정도 AI개발에서 중요한 부분을 차지한다. 모델의..

[ 밑줄/연결 ] 문제를 해결하려면 해당 데이터포인트를 제거하고 시스템을 완전히 다시 학습시켜야 했다. 좋은 골디락스 문제의 특징은 같은 문제를 해결한 과거 사례 데이터가 많이 축적되어 있다는 것이다. 새로운 팀의 구성원은 제품 담당자, 디자이너, 머신러닝 담당자 한 명씩과 프론트엔드 개발자와 백엔드 개발자였다. 제일 먼저 채용되거나 팀에 영입해야 하는 사람은 제품 매니저나 비즈니스 분석가처럼 비즈니스 문제를 깊이 이해할 수 있는 사람이다. 팀의 계획을 관리하고 가치 창출을 이끄는 사람이다. 다음으로 팀에 합류해야 할 사람은 데이터 과학자다. 제품 매니저와 협력하여 비즈니스 문제를 머신러닝 문제 해결 프레임워크와 연결할 수 있다. DevOps 인력을 팀에 포함시켜 AI모델을 운영, 배포, 유지할 수 있는..