wb2875 님의 블로그

AutoML 도구(Google Vertex AI, Azure AutoML) 비교

AutoML 도구 비교: Google Vertex AI vs Azure AutoML머신러닝 기술의 보편화가 빠르게 진행되면서, 개발자와 데이터 과학자들은 더 이상 복잡한 모델 튜닝이나 전처리에 수많은 시간을 할애하지 않으려 합니다. 이러한 니즈를 반영하여 등장한 것이 바로 **AutoML(Auto Machine Learning)**입니다. AutoML은 모델 생성, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 전 과정을 자동화하여 비전문가도 고성능 모델을 손쉽게 생성할 수 있도록 도와줍니다.대표적인 클라우드 기반 AutoML 플랫폼으로는 Google Cloud의 Vertex AI와 **Microsoft Azure의 Azure Machine Learning(AutoML 포함)**이 있습니다. 본 글에서는 두 플랫..

MLOps 파이프라인 설계와 관리

MLOps 파이프라인 설계와 관리: 머신러닝 모델의 지속적 통합과 배포를 위한 실전 가이드머신러닝(Machine Learning)은 더 이상 실험적인 기술이 아닙니다. 많은 기업들이 추천 시스템, 수요 예측, 이미지 분석 등의 분야에서 ML 모델을 실무에 활용하고 있으며, 이제는 **ML 모델의 개발과 운영을 통합 관리하는 MLOps(Machine Learning Operations)**에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.이번 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 구성 요소, 파이프라인 설계 및 도구, 실제 적용 사례까지 깊이 있게 알아보겠습니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 개발(ML Development)과 운영(Operations)을 통합한 접근 방식으로, DevOps의 원칙을 ..