MLOps & Continuous Intelligence
실험실의 AI를 실제 비즈니스 하드웨어 현장으로 배포하고, 데이터와 모델의 노후화(Drift)를 수치적으로 감시하며 안전한 거버넌스를 유지하는 운영 물리학을 다룹니다.
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1. Overview
MLOps 및 프로덕션 AI 역학(MLOps & Production AI Dynamics, MAD)은 AI 모델이 서비스 환경에서 수리적 정밀도와 물리적 가용성을 영구히 유지하게 만드는 '지능 지속성 거버넌스 물리학'입니다.
본 카테고리에서는 데이터의 탄생을 관리하는 AI 생애주기, 대규모 요청을 수리 처리하는 서빙, 지능의 노화를 감지하는 모니터링, 그리고 사회적 책임을 완수하는 AI 안전 및 거버넌스의 수순을 다룹니다.
2. Learning Cluster Nodes
- AI Lifecycle & Data Engineering: 데이터 공급망을 수리적으로 지배하여 고품질 지능을 물리 생산합니다.
- Model Deployment & Serving Physics: 수조 개의 수치를 저지연 물리 하드웨어 서비스로 배포합니다.
- Monitoring & Drift Detection: 시간의 흐름에 따른 수리 성능의 수치적 전락(Drift)을 실시간 감시합니다.
- AI Safety, Ethics & Governance: 차별과 오동작을 수리적으로 차단하고 물리적 신뢰성을 보증합니다.
3. Scope & Boundaries
- In-Scope: ML 파이프라인 자동화, 추론 최적화 기법, 드리프트 통계 검정, XAI 및 정책 거버넌스 등
- Out-of-Scope: 개별 모델의 수리적 알고리즘 설계(11-01/02/03), 클라우드 인프라 기본 설정(09-XX-XX)
- Primary Evidence: CS2023 (P1), DS-BoK (P4), SFIA v9 (P5)
4. Final Checklist
Primary Checklist
- 데이터 드리프트가 수리 성능에 미치는 물리적 영향력을 통계 수치로 증명 가능한가? (P4)
- 서빙 시스템의 '병목 수치'가 모델의 수리적 지연에 미치는 물리적 파급 효과를 논증할 수 있는가? (P5)
Secondary Checklist
- 검토 질문을 실제 학습 목표에 맞게 구체화한다.
Industry Checklist
- 검토 질문을 실제 학습 목표에 맞게 구체화한다.