ML + Devops → ML 시스템에 Devops를 적용한 것이 MLOps라고 생각한다. MLOps는 ML의 전체 생명주기를 관리함 ML 모델을 학습하고 배포하는 단계 데이터를 수집하고 분석하는 단계 Data Collection, Ingestion, Analysis, Labeling, Validation, Preparation DevOps vs MLOps MLOps는 아래와 같은 점들에서 소프트웨어 시스템과 차이를 가진다. Testing 일반적인 단위, 통합 테스트 외에 데이터 검증, 학습된 모델 품질 평가, 모델 검증이 추가로 필요하다. Deployment 오프라인에서 학습된 ML모델을 배포하는 수준에 그치는 것이 아니라, 새 모델을 재 학습하고, 검증하는 과정을 자동화해야 한다. Production..