머신러닝 프로젝트 라이프 사이클 다양한 도메인에서 진행되는 Machine learning 프로젝트에는 공통적인 일련의 과정들이 있다. 기본적으로 데이터 수집부터 시작해서 데이터 사이에서 인사이트를 얻기 위한 EDA, 많은 데이터 중 중요변수만 찾기위한 Feature Engineering, 데이터 결측치 처리 등 데이터의 퀄리티를 높이기 위한 Data Cleansing 등이 있다. 여기서 MLOps는 위에서 말한것들에서 더 나아가 AI 서비스/제품을 배포(Deployment)하기 위한 프로세스까지 커버할 뿐만 아니라 사후관리(Error Analysis)까지 다룬다. 크게 분류하자면 Scoping -> Data -> Modeling -> Deployment로 나눌 수 있다. 이에 대해서 자세히 알아보도록 하..
