들어가며 2월 말 파일럿 강의를 시작으로 사내에서 총 네 번에 걸친 머신러닝 엔지니어링 입문 강의를 진행했습니다. 강의에서 다루는 내용을 블로그에 다 담기는 어려울 것 같지만 요약하자면 최소 MLE가 가져야 하는 역량에 대해서 주목하고 알아보는 하루 여덟 시간짜리 강의 정도가 되겠네요. 사실 이 강의를 진행하게 된 이유는 MLOps 강의를 위한 준...

본 포스트는 Towards Data Science에 기고된 글을 요약하였습니다. 들어가며 추천 시스템은 오늘날 여러 플랫폼에서 사용하는 성공적인 ML 서비스입니다. 추천 시스템은 사용자가 새로운 콘텐츠나 제품을 발견하는 데 큰 도움을 줍니다. 하지만 다양한 형태의 편향으로 인해 잘못된 추천을 제공할 수도 있고, 이에 따라 사용자 경험을 저하시킬 수...

그래프에서 ML을 위한 피처 엔지니어링 그래프 형태의 데이터를 ML로 학습한다고 할 때 전통적인 ML 파이프라인이라면 그래프의 노드, 링크, 그래프 그 자체에 대한 피처를 디자인하고 모든 학습 데이터에서 피처를 생성해야 합니다. 그 다음 로지스틱 회귀나 랜덤 포레스트같은 모델을 학습하고 새로 입력된 노드, 링크, 그래프에 대해 생성한 피처를 적용해 ...

블로그에 글을 남기는 게 거의 한 달 만이네요. 지금까지는 블로그에 글을 올리지 못하더라도 무언갈 공부하고 있었고, 그 내용들을 나중에라도 정리할 수 있었는데 이번 공백은 조금 달랐습니다. 이런 이야기를 조금이라도 남기는게 무엇보다도 제게 도움이 되는 것 같아서 짧게라도 써보려고 합니다. 최근 한 달은 저에게 매우 힘든 기간이었습니다. 몸과 마음이 ...

들어가며 어떤 ML 모델을 만들어서 운영 환경에 올리고 날마다 데이터, 모델, 메트릭에 대한 로그를 쌓는다고 가정해봅시다. 작은 시스템이라면 괜찮겠지만 제법 규모가 크고 로그에 쌓이는 내용이 많다면 길게는 하루, 짧게는 시간 단위로 로그 파일을 따로 관리해야 할 수도 있습니다. 특정 시간 간격으로 로그 파일을 새로 저장하거나 오래된 로그는 지우는 등...