기계학습 모델링 vs 모델옵스 / ①

문제4) 기계학습(Machine Learning) 모델링(Modeling)과 모델옵스(ModelOps)에 대해 설명하시오.

 

답)

 

 

1. 데이터 기반 패턴 학습, 기계학습 모델링의 설명

 

개념	수집된 데이터와 알고리즘, 모델로부터 빠른 패턴과 해결책, 예측을 찾아가는 반복적인 과정
과정
모델 생성주기에 수반되는 수동반복적 작업 해결위해 ModelOps 탄생

 

2. 모델옵스(ModelOps)의 개념 및 주요 기능

가. 모델옵스(ModelOps)의 개념

• 블록체인 기술 이용하여 하나의 토큰을 다른 토큰으로 대체하는 것이 불가능한 가상 토큰

 

나. 모델옵스(ModelOps)의 주요 기능

 

구분	기능	설명
모델링	테스팅	반복적 훈련 테스트 자동화
	모델 관리	모델 저장 및 모델 버전 관리
운영	CI/CD	지속적 통합/배포로 time to market 전략 구사
	Rollback	AI 모델 오류로 인한 피해 최소화
모델옵스는 AI 모델 서비스 적용에 중점을 둔 MLOps 의 슈퍼셋

 

 

3. ModelOps 와 MLOps 의 차이

 

항목	ModelOps	MLOps
대상모델	모든 AI 모델	기계학습 모델
목적	효율적인 AI 서비스 적용	AI 이해관계자간 효율적 협업
관리대상	거버넌스, 생명주기 관리	반복적 모델링 프로세스
도구	SAS, Modzy	AWS SageMaker, Neptune
모델옵스는 엔터프라이즈에서 AI 서비스 운영을 쉽게 할 수 있도록 제공

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