머신러닝 파이프라인 (3)

머신러닝 파이프라인 관련 과제

 기계 학습 파이프라인은 AI의 강력한 자산이지만 특정 과제도 제시합니다. 첫 번째 과제는 파이프라인 자체를 설계하고 설정하는 것입니다. 파이프라인을 설정하고 유지하는 것은 복잡성, 필요한 전문 지식, 관련 비용 및 지속적인 모니터링 및 업데이트의 필요성으로 인해 어려울 수 있습니다.

 이를 위해서는 데이터 처리 순서, 모델 교육, 평가 및 구축 단계의 신중한 조정이 필요합니다. 또한 이 초기 설정에는 소규모 단순 프로젝트의 경우 $10,000에서 대규모 조직의 복잡한 프로젝트의 경우 훨씬 더 많은 투자가 필요합니다.

 파이프라인을 유지하는 것이 다음 과제입니다. ML 모델은 시간이 지남에 따라 입력 데이터와 목표 변수 사이의 관계가 변하는 "개념 드리프트"로 인해 종종 어려움을 겪습니다. 개념 드리프트는 시간이 지남에 따라 오류의 수가 증가할 수 있습니다. 실제적인 관점에서, 이는 모델의 예측 또는 분류의 정확성이 떨어지는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자들은 파이프라인 내에서 모델을 지속적으로 모니터링하고 업데이트해야 하며, 이는 자원 집약적일 수 있습니다.

 마지막으로, 기존 시스템과의 통합도 과제가 될 수 있습니다. 머신 러닝 파이프라인은 이를 사용하는 조직의 광범위한 IT 인프라와 호환되어야 합니다. 이를 위해서는 맞춤형 솔루션이 필요하여 개발 시간과 비용이 추가로 발생할 수 있습니다.