MLOps, 모델이 현장에서 계속 쓰이게 하는 방법

처음 배포했을 때 정확했던 모델도, 데이터가 바뀌면 시간이 지나며 성능이 떨어집니다. 현장에서 믿고 쓰려면 모델을 '운영'해야 합니다.

1. 일회성 모델의 한계

학습 후 갱신되지 않는 모델은 점점 현실과 멀어지고, 결과에 이유가 없으면 현장은 점수를 믿지 않습니다.

2. MLOps의 다섯 단계

1. 데이터 준비 — 학습용 데이터셋을 만듭니다.
2. 학습 — 예측 · 탐지 모델을 학습합니다.
3. 검증 — 성능과 근거를 확인합니다.
4. 배포 — 서비스에 모델을 적용합니다.
5. 모니터링 · 재학습 — 성능을 지켜보고 다시 학습합니다.

3. 설명할 수 있어야 쓰입니다

예측 결과와 함께 근거를 보여주면, 분석이 보고서에서 끝나지 않고 알림 · 추천 · 리포트로 이어집니다.