MLOps1 AI 엔지니어링 기법 7선: 실무자가 바로 적용할 로드맵 코드는 잘 돌았는데, 서비스가 안 된다면 그것은 엔지니어링의 문제다🧐 문제 정의: 왜 AI 프로젝트는 8할이 실패할까?현업 조사에 따르면 기업 AI 프로젝트의 80%가 프로덕션 단계 진입 전에 중단됩니다.알고리즘 성능이 나빠서가 아니라, 데이터 파이프라인·모델 배포·모니터링 같은 엔지니어링 공정이 미비하기 때문입니다.결국 문제는 기술이 아니라 프로세스와 협업 구조입니다. 지금부터 실패 원인을 한눈에 짚고, 실전 기법 7가지를 단계별로 살펴보겠습니다.🔍 원인 분석: 엔지니어링 허점을 드러내다데이터 스키마 관리 부재 → 학습·서빙 간 불일치테스트 코드 부족 → 배포 후 버그 탐지 지연실험 트래킹 미흡 → 재현·회귀 분석 불가관측 지표 모호 → 성능 저하를 조기에 인지 못함이 네 가지 허점은 모두 MLOp.. 2026. 2. 11. 이전 1 다음
