MLOps의 미해결 과제들
·2026.07.16 01:15
MLOps 분야에서 직면한 주요 기술적 난제와 미해결 과제들을 학술적으로 고찰한다.
MLOps(Machine Learning Operations) 생태계에서 여전히 해결되지 않은 주요 기술적 난제들을 다룹니다.
주요 논의 사항은 다음과 같습니다:
- 모델의 신뢰성 및 재현성: 모델 학습부터 배포까지의 파이프라인에서 발생하는 일관성 문제
- 지속적 모니터링 및 평가: 변화하는 데이터 분포(Data Drift)에 대응하는 실시간 평가 체계의 한계
- 확장성(Scalability): 대규모 모델과 복잡한 워크플로우를 효율적으로 관리하기 위한 인프라 요구사항
- 협업 및 워크플로우 통합: 데이터 과학자와 엔지니어 간의 원활한 모델 생명주기 관리
이 논문은 MLOps의 성숙도를 높이기 위해 해결해야 할 핵심 연구 방향을 제시합니다.
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