AI 운영 (MLOps) 1. 개요 AI 운영(MLOps, Machine Learning Operations)은 머신러닝 모델의 개발(Development)과 운영(Operations)을 통합하여, 모델의 설계, 배포, 관리 및 모니터링 과정을 자동화하고 효율화하는 체계적인 접근 방식이다. 전통적인 소프트웨어 개발 방법론인 DevOps(Development…
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"모델 버전 관리"에 대한 검색 결과 (총 3개)
AI 휴먼루프 (Human-in-the-Loop, HITL) 1. 개요 AI 휴먼루프(Human-in-the-Loop, HITL)란 인공지능 모델의 학습, 테스트, 운영 단계에 인간의 판단과 개입을 통합하여 모델의 성능을 지속적으로 개선하고 신뢰성을 높이는 상호작용 프로세스를 의미한다. 현대의 딥러닝 모델은 방대한 데이터를 통해 패턴을 학습하지만, 데이터에…
Vertex AI Vertex AI는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 제공하는 통합 머신러닝(ML) 플랫폼으로, 데이터 과학자와 개발자가 머신러닝 모델을 보다 효율적으로 빌드, 훈련, 배포, 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 개별적인 ML 서비스들을 하나의 통합 인터페이스로 통합함으로써, 모델 개발 주기 전반에 걸쳐 일관성과 생산성을 …