머신러닝 (2) 썸네일형 리스트형 MLOps란 무엇인가? AI 모델 운영의 핵심 AI 시대, 모델은 만들었는데 어떻게 운영할까?2025년 현재 인공지능은 이미 연구실을 벗어나 기업 현장의 중요한 경쟁력이 되었습니다. GPT-5 같은 초거대 언어 모델부터, 제조업의 품질 예측 모델, 금융의 이상 거래 탐지 모델까지. 기업들은 앞다투어 AI를 도입하고 있지만, 정작 많은 기업이 공통적으로 부딪히는 문제가 있습니다. “모델은 만들었는데 운영이 어렵다.” 데이터 과학자가 수개월 동안 공들여 만든 모델도 실제 서비스에 적용하지 못하거나, 적용하더라도 시간이 지나면서 성능이 떨어져 무용지물이 되는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 MLOps(Machine Learning Operations)입니다. 이번 글에서는 MLOps의 정의와 필요성, 핵심 구성 요소, 실제 .. 딥러닝과 머신러닝, 뭐가 다를까? – 헷갈리는 개념을 쉽게 풀어드립니다 요즘 AI 이야기를 듣다 보면 꼭 나오는 두 단어가 있습니다. 바로 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다.둘 다 ‘기계가 스스로 학습한다’는 이야기 같은데, 어떤 뉴스에서는 “머신러닝 기반 AI”라고 하고, 어떤 곳에서는 “딥러닝 기술로 사람보다 더 정확한 분석이 가능해졌다”라고 합니다. 둘이 같은 걸까요? 다른 걸까요? 어느 순간부터 인공지능 기술은 우리의 일상 깊숙이 들어왔고, 용어들도 쏟아져 나오기 시작했습니다. 하지만 사람들에게 ‘AI란 무엇인가’보다 더 헷갈리는 건, AI 기술 내부에서 사용하는 용어들이죠. 그중에서도 머신러닝과 딥러닝은 비슷해 보여도 중요한 개념적 차이를 가지고 있습니다. 이 글에서는 복잡한 설명 대신, 일상적인 예시와 비유를 통해 .. 이전 1 다음
