PM과 BD, Backend 그 어느 사이

MLOps: AI 개발 및 운영 프로세스AI 모델 배포, 운영 관리를 포함하는 실행 및 관리 프로세스를 최적화 하는 방법론ML의 개발과 운영을 자동화모델의 지속적 배포, 모니터링, 버전 관리, 성능 추적 등을 효율적으로 관리MLOps는 머신 러닝과 DevOps의 결합으로, 머신 러닝 모델을 실시간으로 관리하고 최적화하는 방법론입니다.MLOps의 주요 역할AI 모델 배포 및 운영 관리: 모델을 효율적으로 배포하고, 이를 지속적으로 모니터링하며 관리하는 과정모델 훈련, 배포 자동화 (CI/CD: Continuous Integration/Continuous Deployment)모델 버전, 데이터 관리자동화된 ML 워크플로우: 모델 개발, 훈련, 배포, 운영을 자동화하여 효율적인 관리를 실현합니다.모델 성능 추..

Computer Vision 인공지능의 한 분야, 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 학습 인공 지능과 ‘이미지 처리 기술’ 결합 컴퓨터와 시스템 → 디지털 이미지, 비디오, 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보 추출 → 작업 → 추천 컴퓨터에게 시각(vision) 데이터 처리 능력을 부여하는 기술 사람의 얼굴을 인식하여 신원 데이터를 조회 인간의 시각과 메커니즘이 거의 동일 인간의 시력: 사물이 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 사물이 움직이는지 여부, 이미지에 문제가 있는지 여부 등으로 사물을 구분; 이러한 구분 방법을 평생 학습 구분을 수행하도록 머신을 훈련하지만 → ‘망막, 시신경, 시각 피질’이 아닌 카메라, 데이터, 알고리즘 사용 → 훨씬 더 짧은 시간에 수행 제품 검사 or 생산 자산 관찰..