MLOps란? 머신러닝 운영 최적화 전략 기초부터 실무까지 완벽 정리 AI 생성 이미지: MLOps란? 머신러닝 운영 최적화 전략 기초부터 실무까지 완벽 정리 단순히 모델을 학습해 배포하는 것을 넘어서, 운영 환경에서 성능을 지속적으로 유지하려면 체계적인 절차가 필요합니다. 바로 이 지점에서 MLOps가 등장합니다. 이 글은 MLOps란? 머신러닝 운영 최적화 전략 기초부터 실무까지 완벽 정리라는 관점으로, 개념 이해부터 현업에서 적용 가능한 운영 최적화 포인트까지 실무 중심으로 정리합니다. 📌 목차 MLOps란 무엇인가? 왜 머신러닝 운영 최적화가 중요한가? MLOps 운영 최적화 핵심 구성 요소 실무 사례로 보는 MLOps 성공 포인트 자주 묻는 질문(FAQ) 마무리: 우리 팀에 맞는 MLOps 전략 세우기 🧠 MLOps란 무엇인가? MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 운영까지 전 주기를 일관되게 관리하기 위한 방법론이자 실무 문화입니다. 소스·데이터·모델 버전, 실험 이력, 배포 상태를 모두 추적하고 자동화된 파이프라인으로 연결해 반복 가능한 운영을 가능하게 합니다. 요약하면, 모델을 설계하고 학습시키며 검증해 배포하고 운영 중에 모니터링하며 필요 시 재학습하는 사이클을 안정적으로 운영하기 위한 체계입니다. 잘 구성된 MLOps 환경에서는 데이터 사이언티스트, 엔지니어, 운영 담당자가 동일한 툴과 프로세스를 통해 협업하고, 모델 변경이나 데이터 변화가 시스템에 즉시 반영되도록 관리합니다. ⚠ 왜 머신...