Machine Learning & AI
통계적 수학과 대규모 하드웨어 연산을 결합하여 기계가 스스로 규칙을 추출하고, 인간의 고등 추론을 수리적으로 모사하는 인공지능의 모든 계층을 다룹니다.
용어6
mlops
이 용어로 연결된 기록을 섹션별로 살펴봅니다.
MLOps & Continuous Intelligence
실험실의 AI를 실제 비즈니스 하드웨어 현장으로 배포하고, 데이터와 모델의 노후화(Drift)를 수치적으로 감시하며 안전한 거버넌스를 유지하는 운영 물리학을 다룹니다.
AI Lifecycle & Data Engineering
AI 모델의 탄생부터 운영, 폐기까지의 전 과정을 수리적으로 관리하고, 고성능 모델 학습을 위한 물리적 데이터 파이프라인과 품질 제어 역학을 다룹니다.
AI Safety, Ethics & Governance
AI의 수리적 판단이 사회적 물리 가치와 충돌하지 않도록 감시하고, 모델의 수치적 편향성을 교정하며 지능의 오남용을 물리적으로 방지하는 통제 기조를 다룹니다.
Model Deployment & Serving Physics
학습된 모델을 실제 사용자가 호출할 수 있는 라이브 서비스로 물리 전환하고, 초당 수천 건의 요청을 저지연 수치 연산으로 처리하는 서빙 시스템의 물리적 역학을 다룹니다.
Monitoring & Drift Detection
배포된 모델의 실시간 수리 성능을 감시하고, 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 물리적 분포와 모델 지능의 노화(Drift)를 수치적으로 감지하여 재교육 시점을 결정하는 역학을 다룹니다.