ㅁ 시스템 최적화 ㅇ 정의: 시스템 최적화란 AI 시스템의 성능을 극대화하고 리소스 사용을 최소화하기 위해 다양한 기술을 적용하는 과정이다. ㅇ 특징: – 모델의 효율성을 높이고 처리 속도를 향상시킴. – 하드웨어 자원 절약 및 에너지 소비 감소. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 환경에서 성능이 중요한 경우. – 제한된 하드웨어 환경에서 AI 모델을 운영해야 하는
ㅁ 시스템 최적화 ㅇ 정의: 시스템 최적화는 성능을 극대화하고 리소스 사용을 최소화하기 위해 시스템의 구성 요소를 조정하는 과정입니다. ㅇ 특징: – 주로 성능 향상과 비용 절감을 목표로 합니다. – 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 접근할 수 있습니다. – 데이터 처리량, 응답 시간, 에너지 소비 등을 주요 지표로 삼습니다. ㅇ 적합한 경우: – 리소스가 제한된 환경에서 성능을 최대화해야
ㅁ 자동화 ㅇ 정의: AI 시스템 내에서 반복적이고 수작업이 필요한 프로세스를 자동으로 수행하도록 설계된 기술. ㅇ 특징: – 효율성 증대: 반복적인 작업을 줄여 시간과 비용 절감. – 신뢰성 향상: 사람의 실수를 줄이고 일관성 있는 결과 제공. – 확장성 제공: 대규모 데이터 처리 및 분석 가능. ㅇ 적합한 경우: – 대량의 데이터 전처리 및 분석이 필요한
ㅁ 자동화 ㅇ 정의: – AI 시스템 구축에서 자동화는 반복적인 작업을 줄이고 효율성을 높이는 기술 및 프로세스를 의미합니다. ㅇ 특징: – 작업의 일관성 유지. – 오류 감소. – 시간 절약 및 비용 효율성 증대. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 및 모델 업데이트가 빈번한 경우. – 여러 팀이 협력하며 동일한 데이터에 접근해야 하는 경우.
ㅁ 자동화 ㅇ 정의: AI 시스템의 개발, 배포, 운영 과정에서 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 극대화하는 방법론. ㅇ 특징: – 반복 작업 감소와 신속한 배포 가능. – 오류를 줄이고 일관성을 유지. – 개발과 운영 팀 간의 협업을 강화. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터와 복잡한 모델을 다루는 환경. – 모델 업데이트가 빈번히 필요한 상황. ㅇ 시험
ㅁ 자동화 ㅇ 정의: AI 시스템 개발 및 운영 과정에서 반복적인 작업을 자동으로 수행하여 효율성과 일관성을 높이는 기술. ㅇ 특징: 작업 속도 향상, 오류 감소, 일관성 유지, 개발 및 운영 간의 원활한 협업 지원. ㅇ 적합한 경우: 대규모 시스템에서의 반복 작업, 배포 주기가 짧은 프로젝트, 사람의 개입을 최소화해야 하는 환경. ㅇ 시험 함정: 자동화의 범위와
ㅁ 모델 모니터링 ㅇ 정의: 머신러닝 모델이 배포된 이후에도 지속적으로 성능을 평가하고, 데이터 드리프트나 모델 성능 저하를 감지하여 적절한 조치를 취하는 활동. ㅇ 특징: – 데이터 입력의 변화(데이터 드리프트)를 감지할 수 있음. – 모델의 예측 정확도, 정밀도, 재현율 등 주요 평가 지표를 실시간으로 확인 가능. – 이상 탐지와 경고 시스템을 통해 문제를 사전에 예방. ㅇ
ㅁ 모델 모니터링 ㅇ 정의: – 모델의 성능과 동작을 지속적으로 관찰하고 평가하여 이상 징후나 성능 저하를 감지하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터, 모델, 환경 변화에 따른 영향을 실시간으로 감지 가능. – 경고 시스템을 통해 문제 발생 시 빠르게 대응 가능. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 지속적으로 업데이트되거나 환경이 자주 변하는 경우. – 모델의 예측 정확도가
ㅁ 모델 모니터링 ㅇ 정의: AI/ML 모델의 성능과 안정성을 유지하기 위해 모델의 동작과 입력 데이터의 변화를 지속적으로 관찰하고 분석하는 과정. ㅇ 특징: – 실시간 또는 주기적으로 수행됨. – 데이터와 모델 성능 간의 상관관계를 파악. – 예기치 않은 성능 저하를 사전에 감지. ㅇ 적합한 경우: – 모델이 실시간 데이터를 처리하는 경우. – 입력 데이터의 특성이 자주
ㅁ 배포 전략 ㅇ 정의: ML 모델이나 시스템을 실제 환경에 배포하기 위한 다양한 전략을 설계하고 실행하는 과정. ㅇ 특징: – 시스템 안정성을 유지하면서 새로운 변경 사항을 점진적으로 반영. – 다양한 테스트 환경을 통해 잠재적인 문제를 사전에 발견. – 주로 A/B 테스트, Canary Deployment, Shadow Deployment 등의 기법 활용. ㅇ 적합한 경우: – 지속적인 모델 업데이트가