머신러닝 모델의 배포와 관리: 개념, 특징, 활용법, 미래 전망머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌며 소프트웨어 개발의 필수 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 머신러닝 모델을 성공적으로 개발한 후에도 이를 실제 환경에 배포하고 관리하는 작업은 쉽지 않은 도전 과제입니다. 이번 글에서는 머신러닝 모델의 배포와 관리를 중심으로 개념부터 실무 적용 방법, 그리고 미래 전망까지 단계별로 알아보겠습니다.1. 머신러닝 모델의 배포와 관리의 개념머신러닝 모델의 배포는 학습된 모델을 실제 환경에서 사용할 수 있도록 준비하고 서비스화하는 과정을 의미합니다. 관리 측면은 배포된 모델의 성능을 모니터링하고, 필요할 경우 업데이트하거나 재훈련하여 최적의 상태를 유지하는 활동을 포함합니다.이 과정은 단순히 코드를 배포하는..
