제 1 교시
4. 기계학습(Machine Learning) 모델링(Modeling)과 모델옵스(ModelOps)에
대하여 설명하시오.
두음 (X)
아마도 127회에 모델옵스(ModelOps) 문제가 출제된 바 있어서,
대부분의 예비 기술사님들께서 선택했을 문제라 예상은 되는데,
2 개의 개념과 특징을 모두 설명해야 하다보니
템플릿 구조화에 어려움이 있었을 듯 합니다.
제 경우에는 보통 2 개념을 묻는 문제는 Skip 하는 경향이 있어서
이번 문제도 풀이 전략이 어려웠습니다.
특히, 제 전공이 AI 도 아니고, AI에 대해서는 아주 기초적인 학습량만 있어서
부족하지만 학습한 내용 위주로 풀이하니 선별하여 참조해 주시면 감사하겠습니다.
나중에 저도 더 열심히 공부해서 내공이 쌓이면,
제가 포스팅했던 글들을 업데이트 해 보겠습니다.
풀이 전략
☞ 1단락 기계학습 모델링과 모델옵스의 개념
☞ 2단락 기계학습 모델링, 모델옵스의 구성도와 주요 기능
☞ 3단락 기계학습 모델링과 모델옵스 연계 활용 방안 (MLOps)
1단락 개념, 2단락은 구성도 및 주요 기능으로 작성하면 될 듯 한데
차별화된 3단락이 있으면 좋겠다는 생각을 해 봤습니다.
기계학습 모델링과 다소 일반적인 방법론인 모델옵스 관련 문제를 왜 출제하셨을까??
잠시 생각해 봤는데,
3단락에 두 개의 기술 요소를 결합하여
MLOps를 강화하는 방향으로 가면 좋지 않을까 생각해 봤습니다.
1. 기계학습 모델링과 모델옵스의 개념
| 기계학습 모델링 | 훈련 데이터를 기반으로 기계학습 모형을 만들고, 그 모형을 이용하여 예측하거나 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 기법 |
| 모델옵스 (ModelOps) |
머신러닝, 지식 그래프, 규칙, 최적화 및 언어를 포함한 광범위한 AI 및 의사 결정 모델의 거버넌스 및 수명주기 관리에 중점을 두고 있으며, AI 모델의 재조정, 재학습 또는 재구축을 지원하여 AI 기반 시스템 내에서 모델의 개발, 운영 및 유지 관리 사이에 중단 없는 프로세스를 제공 |
2. 기계학습 모델링과 모델옵스의 개념도와 주요 기능
가. 기계학습 모델링과 모델옵스의 개념도
 |
※ 2 개의 개념에 대해 문제를 냈기 때문에
어떤식으로든 2개의 기술 토픽에 대한 주요 키워드들이 도식화 및 기술되어야 합니다.
나. 기계학습 모델링과 모델옵스의 주요 기능
| 구분 | 주요 기능 | 설명 |
| 기계학습 모델링 | 데이터 준비 및 분할 | 전처리(Preprocessing) 데이터 분할 (Data Partition) |
| 모형의 적합 및 평가 (반복) | 훈련 자료를 이용한 모형 적합 모형평가 |
|
| 모형의 해석 및 예측 | ||
| ModelOps | CI/CD Integration | Continuous Integration Continuous Delivery |
| Model Development Environments | ||
| Champion-challenger Testing | ||
| Model Versioning | ||
| Model Store and Rollback |
3. 기계학습 모델링과 모델옵스(ModelOps) 연계 활용 방안 (MLOps)
ML Modeling + ModelOps
==> MLOps 활성화 하는 컨셉으로 도식화 하면 좋을 듯 생각됩니다.
두음 및 연상 스토리 설명
기출 문제
(관리 127-1-2)
모델옵스(ModelOps)
참고 자료
Definition of ModelOps - Gartner Information Technology Glossary
Definition of ModelOps - Gartner Information Technology Glossary
ModelOps (or AI model operationalization) is focused primarily on the governance and life cycle management of a wide range of operationalized artificial intelligence (AI) and decision models, including machine learning, knowledge graphs, rules, optimizatio
www.gartner.com
인공지능 모델 관리와 AI 개발·배포에 혁신적인 ‘모델옵스(ModelOps)’는 무엇인가? < 칼럼 < OPINION < 기사본문 - 인공지능신문 (aitimes.kr)
인공지능 모델 관리와 AI 개발·배포에 혁신적인 ‘모델옵스(ModelOps)’는 무엇인가? - 인공지능신
최근 인공지능(AI)은 기업에서 주요 비즈니스 문제를 해결하고 향후 활동을 예측하며, 불과 몇 년 전까지 만해도 불가능했던 다양한 방식으로 데이터를 활용하는 데 사용되고 있다.그러나 예측
www.aitimes.kr
7 장 기계학습 | 데이터과학 (dongguk.ac.kr)
7 장 기계학습 | 데이터과학
기계학습은 아래와 같이 데이터의 특징과 목적에 따라 분류할 수 있음 감독학습(지도학습, supervised learning): 입력변수와 출력변수의 함수관계를 학습 회귀문제 (Regression problem): 반응값이 수치형
bigdata.dongguk.ac.kr
Difference Between ModelOps and MLOps | Difference Between
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Difference Between ModelOps and MLOps • Categorized under Technology | Difference Between ModelOps and MLOps People are often confused by the two recent yet popular terminologies – ModelOps and MLOps – because the two are largely being used interchan
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