ㅁ 모니터링/실행 ㅇ 정의: 시스템에서 모델의 실행과 배포를 관리하며, 운영 중 발생하는 문제를 모니터링하고 대응하는 과정. ㅇ 특징: – 운영 환경에서의 안정성과 성능을 보장. – 문제 발생 시 신속한 대응 가능. – 지속적인 개선과 업데이트를 지원. ㅇ 적합한 경우: – 모델 배포 후 성능 저하를 방지하고자 할 때. – 운영 환경에서의 실시간 문제 감지가 필요한
ㅁ 모니터링/실행 ㅇ 정의: 데이터 드리프트 감지는 머신러닝 모델에 입력되는 데이터 분포가 시간에 따라 변하는 현상을 탐지하는 과정을 의미함. ㅇ 특징: – 데이터 품질 저하를 사전에 감지하여 모델 성능 저하를 방지할 수 있음. – 통계적 방법(예: K-S 검정, Chi-square 검정) 또는 머신러닝 기반 방법을 활용함. – 실시간 모니터링이 가능하며, 경고 임계값 설정을 통해 자동화된 알림이
ㅁ 배포 아키텍처 ㅇ 정의: 배포 아키텍처는 AI 모델을 사용자에게 제공하기 위해 필요한 시스템 설계 및 구성 요소를 말한다. 이는 모델의 안정적인 서빙과 운영을 가능하게 한다. ㅇ 특징: – 다양한 배포 방식(클라우드, 온프레미스, 하이브리드)을 포함한다. – 확장성과 가용성을 고려한 설계가 필요하다. – 데이터 보안과 규정 준수를 포함해야 한다. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 사용자에게 AI
ㅁ 배포 아키텍처 ㅇ 정의: 배포 아키텍처는 AI 모델을 실제 환경에서 운영하기 위해 필요한 시스템 구성 및 설계를 의미하며, 모델의 성능과 안정성을 보장하기 위한 핵심 요소이다. ㅇ 특징: – 모델의 배포 방식에 따라 다양한 아키텍처가 존재하며, 실시간 서빙, 배치 서빙 등으로 구분된다. – 확장성과 안정성을 고려하여 설계되어야 하며, 클라우드 환경에서의 운영이 일반적이다. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 배포 아키텍처 ㅇ 정의: 배포 아키텍처는 AI 모델을 실제 서비스 환경에 배포하기 위한 구조와 방법론을 의미하며, 모델의 성능, 확장성, 안정성을 보장하기 위한 중요한 설계 요소이다. ㅇ 특징: – 다양한 배포 방식(Batch, Online 등)으로 구성될 수 있음. – 데이터 처리량, 응답 속도, 시스템 자원 등을 고려하여 설계됨. – 클라우드 환경, 온프레미스 환경 등 다양한 인프라
ㅁ 배포 아키텍처 ㅇ 정의: – 배포 아키텍처는 AI 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고 운영하기 위한 구조적 설계 방식입니다. 이는 모델의 성능, 확장성, 안정성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. ㅇ 특징: – 다양한 배포 방식(예: 클라우드, 온프레미스 등)을 지원하며, 요구 사항에 맞는 유연한 설계가 가능합니다. – 실시간 서비스 제공을 위한 빠른 응답 시간과 고가용성을 보장합니다.
ㅁ 배포 아키텍처 ㅇ 정의: – 배포 아키텍처는 AI 모델을 실제 환경에서 운영하기 위한 시스템 설계를 의미하며, 모델의 성능, 안정성, 확장성을 고려하여 설계된다. ㅇ 특징: – 다양한 배포 방식을 포함하며, 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드 형태로 구성될 수 있다. – 데이터 처리 속도와 모델 업데이트 주기를 고려한 최적화가 필요하다. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리가
ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법 ㅇ 정의: 설명가능 인공지능(XAI)은 인공지능 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 설명하거나 해석하는 기술 및 방법론을 의미한다. XAI의 핵심기법은 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중점을 둔다. ㅇ 특징: – 모델의 복잡도와 설명 가능성 간의 균형을 유지해야 함. – 다양한 데이터 유형 및 모델 구조에 적용 가능. – 인간 중심적 접근
ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법 ㅇ 정의: 설명가능 인공지능(XAI)이란 AI 모델의 예측 결과를 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술과 방법론을 의미하며, 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중점을 둔다. ㅇ 특징: – 모델의 복잡성에 따라 설명의 난이도가 달라짐. – 사용자와 도메인에 따라 적합한 설명 방식이 달라질 수 있음. – 신뢰도와 책임성을 강화하는 데 기여. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법 ㅇ 정의: 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법은 인공지능 모델의 작동 원리를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술과 방법론을 지칭합니다. 이는 모델의 신뢰성과 투명성을 높이는 데 중점을 둡니다. ㅇ 특징: – 모델의 복잡성을 줄이고 이해도를 높이는 데 도움을 줌. – 사용자의 신뢰를 구축하기 위한 필수적인 역할을 함. – 다양한 도메인(의료, 금융 등)에서 활용 가능.