모델 성능 저하 방지: MLOps 기반 데이터/개념 드리프트 감지 및 자동 재학습 파이프라인 구축 가이드
모델 배포 후 성능 저하는 필연적입니다. 본 가이드는 데이터 드리프트와 개념 드리프트를 명확히 구분하고, KS 테스트, PSI 등의 통계적 지표를 활용하여 성능 저하를 감지하는 방법을 제시합니다. 나아가 모니터링부터 자동 재학습, 배포까지 연결하는 완전 자동화된 MLOps 파이프라인 구축 로드맵을 제공합니다.
6월 9일
PoC를 넘어 엔터프라이즈 AI로: MLOps 기반 모델 안정화 및 거버넌스 구축 완벽 가이드
PoC 성공 후 마주하는 성능 저하와 데이터 드리프트는 운영 리스크입니다. 본 가이드는 MLOps 파이프라인 구축 방법과 AI 거버넌스 프레임워크를 제시하여, 실험실 수준의 모델을 안정적이고 규제 준수하는 엔터프라이즈 서비스로 전환하는 로드맵을 제공합니다.
6월 8일
MLOps 심화 가이드: 연구실 모델을 프로덕션 레벨로 끌어올리는 CI/CD/CM 워크플로우 구축 전략
노트북에서 성공했던 AI 모델을 실제 운영 환경에 안정적으로 배포하는 것이 가장 큰 난관입니다. 본 가이드는 A/B 테스트 자동화, 드리프트 감지, 모델 경량화까지 포함한 완벽한 MLOps CI/CD/CM 워크플로우 구축 청사진을 제시합니다.
6월 1일