생산 머신러닝: 확장 가능한 탄력적인 ML 시스템 구축 요약

개요

• 머신러닝 모델의 신뢰성과 성능 유지 필요.
• 탄력적인 ML 시스템 구축의 중요성 강조.

모델 정확성을 넘어

• 데이터 드리프트, 하드웨어 고장, 사용자 행동 문제 다룸.
• 생산 시스템의 복잡한 문제 인식.

견고한 특성 공학 파이프라인

• 특성 메타데이터 관리: 특성 관련 정보 체계적 관리.
• 모니터링 시스템: 데이터 드리프트 및 이상치 감지.
• 자동화된 파이프라인: 효율적인 데이터 처리와 검증 자동화.

탄력적인 시스템 구축 고려사항

• 데이터 관리: 품질과 일관성 전략 필요.
• 오류 처리 및 복구: 안정성 높은 시스템 구축.
• 확장성: 증가하는 데이터와 요청 처리 가능 설계.

참고자료

• Machine Learning Engineering
• Designing Data-Intensive Applications
• Building Machine Learning Powered Applications