내가 개발을 하면서 가장 매력적으로 느꼇던 일은 자동화이다.
항상 일을 빨리 끝내고 놀고싶은 마음이 나를 자동화로 이끌었다.
개발에서 모든 반복작업은 자동화를 해야 마음이 편하다.
머신러닝 프로젝트에서 당연한 이야기지만 학습을 진행할 일은 매우 자주 있다.
그런데 ML을 시작한지 얼마 안된 상황에서는 모든 머신러닝 절차를 수동으로 진행하게 된다.
이제 어느정도 머신러닝 프로세스의 과정을 이해하였으니 자동화를 시작하려 한다
머신러닝에 대해 자동화 파이프 라인을 계획중에 구글 GCP에 나와있는 MLOps : Continuous delivery and automation pipilines in machine learning을 보고 정리를 하게 되었다.
MLOps: 머신러닝의 지속적 배포 및 자동화 파이프라인 | Google Cloud
이 문서에서는 머신러닝(ML) 시스템을 위한 지속적 통합(CI), 지속적 배포(CD), 지속적 학습(CT)을 구현하고 자동화하는 기술을 설명합니다. 데이터 과학 및 ML은 복잡한 실제 문제를 해결하고, 업계
cloud.google.com
해당 글에 나와있는 내용을 바탕으로 정리를 시작한다
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