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  • 나를 찾는 여행...

▷ AI 인공지능14

MLOps란 무엇일까? MLOps란 무엇일까?"내 컴퓨터에서는 잘 됐는데, 서버에서는 왜 안 돌아가지?""새로운 데이터가 들어왔네... 또 처음부터 모델 학습시켜서 배포해야 하나?" 머신러닝 프로젝트를 진행해본 분이라면 한 번쯤 겪어봤을 문제입니다. 실험실 수준의 모델을 실제 비즈니스 가치를 창출하는 서비스로 만드는 과정은 결코 쉽지 않습니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 MLOps(Machine Learning Operations)입니다.이 글에서는 MLOps가 무엇인지?, 왜 필요한지?, 그리고 어떤 핵심 기술로 구성되어 있는지?를 정리합니다. MLOps, 왜 선택이 아닌 필수가 되었을까?과거에는 모델의 '성능'에만 집중했지만, 이제는 모델을 '어떻게 안정적으로 운영할 것인가'가 더 중요해졌습니다. ML.. 2025. 10. 10.
MLOps의 필수 도구: 도커(Docker) 완벽 가이드 MLOps의 필수 도구: 도커(Docker) 완벽 가이드‘내 노트북에서는 잘 되는데…’ML 엔지니어라면 한 번쯤 겪어봤을 겁니다. 데이터 전처리, 모델 훈련, 실험까지 모두 완벽했는데, 막상 모델을 서버에 올리니 오류가 나거나 제대로 작동하지 않는 문제. 이른바 '환경 불일치(Environment Mismatch)'입니다. MLOps(Machine Learning Operations)가 해결하고자 하는 가장 큰 문제이기도 하죠.이 복잡한 환경 문제를 마법처럼 해결해주는 기술이 바로 도커(Docker)입니다. 도커 (Docker) 는 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 재현 가능하고 효율적으로 만들어주는 핵심적인 도구입니다. 이 글에서는 도커(Docker)가 무엇이고, 왜 MLOps에 필수적인지, 그.. 2025. 9. 26.
MLOps 자동화 파이프라인 구축 완벽 가이드 MLOps 자동화 파이프라인 구축 완벽 가이드: 8단계로 완성하는 머신러닝 자동화 머신러닝 모델을 프로덕션에 안정적으로 배포하고 운영하고 싶으신가요? 이 글에서는 MLOps 자동화 파이프라인 구축의 모든 것을 단계별로 상세히 알려드립니다.목차MLOps란 무엇인가?머신러닝 자동화 파이프라인의 필요성MLOps 파이프라인 8단계 완벽 가이드자동화 파이프라인의 핵심 장점실전 구축을 위한 도구 및 전략MLOps 구축 시 주의사항결론 및 다음 단계 1. MLOps란 무엇인가?MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 전체 생명주기를 자동화하고 표준화하는 실무 방법론입니다. DevOps의 개념을 머신러닝 영역으로 확장한 것으로, 데이터 과학팀과 IT 운.. 2025. 9. 25.
mlops 개발환경 구축 - AWS Ec2, docker, mobaXtern MLOps 개발환경 구축을 위한 EC2, Docker, MobaXterm, WandB 설정 가이드핵심 요약: EC2(클라우드 서버), Docker(컨테이너화), MobaXterm(SSH 접속 도구), WandB(실험 추적 도구)를 순차적으로 설정하여 완전한 MLOps 개발 환경을 구축할 수 있습니다. 각 도구는 서로 연동되어 효율적인 머신러닝 개발 파이프라인을 제공합니다. 1. 각 도구의 역할과 개념EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud)AWS의 클라우드 가상 서버로, 언제든지 원하는 사양의 컴퓨터를 임대해서 사용할 수 있는 서비스입니다. MLOps에서는 모델 학습, 데이터 처리, 서비스 배포를 위한 컴퓨팅 자원으로 활용됩니다.Docker애플리케이션을 컨테이너로 패키징하는 기술로, .. 2025. 9. 19.
mlops는 무엇이고 왜 필요한가? MLOps: 머신러닝 운영의 필수 가이드핵심 요약: MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영, 모니터링 전 과정을 자동화하고 통합하는 운영 프레임워크로, 데이터 과학팀과 IT운영팀 간의 협업을 강화하여 AI 프로젝트의 성공적인 운영과 지속 가능성을 보장합니다.MLOps의 정의와 개념MLOps는 **머신러닝(Machine Learning)**과 **운영(Operations)**을 결합한 용어로, DevOps 방법론을 머신러닝 시스템에 특화하여 적용한 접근법입니다. 이는 머신러닝 모델의 전체 생명주기를 체계적으로 관리하기 위한 문화이자 실무 방식으로 정의됩니다.MLOps는 데이터 준비부터 모델 개발, 학습, 배포, 모니터링, 재학습까지의 모든 단계를.. 2025. 9. 19.
데이터분석을 위한 파이썬 필수 패키지 파이썬 데이터 분석에서 기본 자료 구조로 넘파이(NumPy) 와 판다스(pandas)를 자주 사용한다. 데이터분석을 위한 파이썬 필수 패키지▶ NumPy - 과학 계산과 배열에 필요한 수학 패키지.넘파이 NumPy는 numerical python의 줄임말이고, 고성능 과학 계산과 다차원 배열(array)을 위한 파이썬 패키지이다.대부분의 파이썬 데이터 분석 패키지는 데이터를 다룰 때 넘파이 배열을 사용한다. ▶ pandas - 숫자와 문자를 섞어 표처럼 사용하는 데이터프레임 제공, 데이터분석 전문패키지판다스 pandas는 파이썬 데이터 분석을 위한 전문 패키지이다. 판다스는 마이크로소프트 엑셀(execl)의 시트(sheet)처럼 숫자와 문자를 섞어서 표 형태로 저장할 수 있는 데이터프레임(Data.. 2025. 9. 12.
아파트 실거래가 예측 프로젝트 1. AI 대회 소개주제 - 서울 아파트 매매 실거래가 예측 (Regression)평가지표 - RMSE (예측값과 실제값 간 평균 편차)기간 - 2025/9/1(월) ~ 9/11(목)규정 핵심외부 데이터 허용 (단, 평가 데이터 유추 금지)평가 데이터 학습 금지사전학습 가중치 금지 (토크나이저는 허용)팀당 일일 제출 12회2. 목표대회 공식 목표 - RMSE 최소화 (리더보드 기준)우리 팀 목표 - 성능 경쟁보다 학습·지식 공유에 중점각자 전처리·모델링 실습 → 팀 내 설명/공유외부 데이터 탐색 & 아이디어 확장서로 다른 접근법 비교를 통한 학습 극대화3. 환경 세팅서버 환경 세팅*1) 먼저 OpenVPN 설치* VPN 계정을 만들어서 유저네임과 비밀번호를 만들고 따로 저장.OpenVPN을 실행시킨 다음.. 2025. 9. 12.
머신러닝 vs 딥러닝: 정의, 원리, 차이점 완벽 정리 머신러닝과 딥러닝, IT 및 AI 트렌드에서 빼놓을 수 없는 핵심 키워드입니다.이 둘의 정의, 동작 원리, 그리고 결정적인 차이점을 명확하게 알고 싶다면 이 글을 참고하세요.실제 비즈니스 적용, 커리어 성장, 최신 인공지능 흐름까지 모두 반영한 포스팅입니다.머신러닝 vs 딥러닝: 정의, 원리, 차이점 완벽 정리 머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서자동으로 규칙을 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다.딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝 알고리즘의 한종류이다.머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터를 수집·분석해, 명확한 규칙 코딩 없이 자동으로 패턴을 발견하고 미래 데이터를 예측·분류하는 인공지능(Artificial Intelligence)의 한 분야입니다.대표.. 2025. 9. 1.
AI 시대, 꼭 알아야 할 인공지능 용어 완벽 정리 (초보자 필독) 우리는 인공지능(AI)이 일상 깊숙이 자리 잡은 시대를 살고 있습니다.ChatGPT와 같은 생성형 AI부터 복잡한 데이터를 분석하는 머신러닝까지, AI는 더 이상 전문가들만의 영역이 아닙니다. 하지만 AI 기술을 제대로 이해하고 활용하려면 생소한 관련 용어부터 정복해야 합니다.이제 막 AI 공부를 시작한 입문자부터 비즈니스에 AI를 도입하려는 리더까지, 누구나 꼭 알아야 할 핵심 AI 용어를 알기 쉽게 정리했습니다. 이 글 하나로 헷갈렸던 개념들을 완벽하게 마스터해 보세요. AI의 기초: 기본 개념 정복하기가장 먼저 인공지능 분야의 근간을 이루는 핵심 개념 3가지를 이해해야 합니다.이들은 서로 포함 관계에 있어 그 차이를 명확히 아는 것이 중요합니다. 용어의미인공지능 (AI, Artificial Inte.. 2025. 8. 31.
데이터분석 프로세스 - 문제해결 프로세스 7단계 문제해결 프로세스란?현업의 이슈를 데이터 분석으로 해결하기 위한 프로세스입니다. 1. 문제정의 Define The Problem 기업의 문제상황을 문제현상과 문제 발생으로 인한 기업의 피해로 나누어 정의합니다. 2. 기대효과 Expected Effects - 문제현상을 해결했을 때 기대할 수 있는 효과를 정의합니다. - 기대효과는 정성적이 아닌 정량적으로 작성할 수 있어야 합니다. 3. 해결방안 Solution - 해결하기 위한 방안을 탐색하고 List up합니다. - 해결방은은 꼭 모델링이 아니어도 되며, 간단한 통계분석으로도 해결할 수 있습니다. 4. 우선순위 Prioritize - List up한 해결방안들에 대해서 우선순위를 설저합니다. - 빠르게 수행할 수 있고, 결과를 파악할.. 2025. 8. 29.
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