한빛미디어

[나의 한줄 추천사]

- 모델을 가지고 지속 가능한 서비스를 만들려면 이 책을 보라.

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[책 추천 이유]

- 한번 모델을 만들게 되면 시간이 지나면 정확도가 떨어지게 된다. 왜냐하면 입력 데이터들이 변화하기 때문이다. 따라서 한번 만들면 끝나는 프로그램과는 다르게, 머신러닝을 통해서 만든 모델은 재학습이 필요로 하는데 이러한 선순환의 구조를 만드는게 MLOps의 핵심이다. 이러한 MLOps A-Z 까지 빠르게 개념을 잡을 수 있도록 해준다.

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[내가 찾고자 했던 질문들]

1. MLOps 구현하기 위한 Tips

• 작은 단계부터 시작한다.

• 클라우드를 활용한다.

• 함께 협업하는 팀원이 클라우드 플랫폼 및 머신러닝에 대한 전문성을 갖도록 자료를 공유하며, 같이 공부 한다.

• 프로젝트 시작부터 자동화를 염두하고 구축한다. 초기 단계부터 자동화를 고려하여야 추후에도 지속적인 배포와 통합이 가능하다.

• 파이프라인을 지속적으로 개선하는 활동을 한다. 

• 간단한 도구로 구현할 수 있는 비지니스 문제는 딥러닝을 이용하지 않아도 된다.​

2. MLOps 생산성 과 보안 개선할 수 있는 Tips

• 최소 권한의 원칙(PLP : Principle of Least Privilege) 적용한다.

• 저장 데이터 및 전송 중인 데이터를 암호화한다.

• 자동화되지 않은 시스템은 안전하지 않다고 가정한다.

• 공통된 보안 모델이 있는 클라우드 플랫폼을 사용한다.

• 분기별로 아키텍처 및 보안 시스템을 정기적으로 감사한다.

• 조직 구성원들에게 새로운 기술 및 모범 사례에 대해 분기별 또는 연간으로 교육한다.

​3. 머신러닝 엔지니어링 단계

• DevOps -> 데이터 자동화 -> 플랫폼 자동화 -> MLOps

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."