MLOps & Continuous Intelligence
실험실의 AI를 실제 비즈니스 하드웨어 현장으로 배포하고, 데이터와 모델의 노후화(Drift)를 수치적으로 감시하며 안전한 거버넌스를 유지하는 운영 물리학을 다룹니다.
용어5
monitoring
이 용어로 연결된 기록을 섹션별로 살펴봅니다.
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.
Hardware & Observability Mechanics
네트워크 물리 장비의 내부 아키텍처를 이해하고, 패킷의 흐름을 계측하여 네트워크 성능과 장애를 진단하는 하드웨어 관측 공학을 다루는 학습 노드입니다.
Security Auditing & Logging
시스템의 모든 물리적 행위를 수치적 로그로 기록하고, 사후에 이를 정밀 분석하여 보안 사고의 인과 관계를 수리적으로 증명하는 증적 보존 물리학을 다룹니다.
Observability & Telemetry Physics
분산 시스템의 내부 상태를 외부 출력을 통해 파악하는 가관측성의 원리와, 로그/메트릭/트레이스를 결합한 고차원 텔레메트리 연쇄 작용을 다루는 학습 노드입니다.