철학과 학생의 개발자 도전기
패스트캠퍼스 환급챌린지 15일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기 본문
패스트캠퍼스 환급챌린지 15일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기
Younghun 2025. 3. 19. 19:25본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
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안녕하세요. 환급챌린지 15일차 포스팅입니다.
오늘은 ML LifeCycle에 대해 배웠습니다.
머신러닝 모델은 완성이 아니라 시작이다
이번 강의를 들으며 가장 인상적이었던 부분은, 머신러닝 모델은 단순히 학습을 끝내는 것이 아니라, 운영 환경에서 지속적으로 관리되고 개선되어야 한다는 점이었다.
그동안 모델을 만들고 평가하는 것까지는 익숙했지만, 실제로 서비스에 배포된 이후에는 어떤 과정이 필요할지 깊이 고민해 본 적이 없었다는 걸 깨달았다.
✔ ML 프로젝트의 핵심은 단순히 모델 성능이 아니라, 지속적으로 유지되고 개선될 수 있는 구조를 만드는 것이다.
✔ 모델을 운영 환경에 배포하고 나면, 예상치 못한 문제들이 발생할 수밖에 없다.
✔ 데이터의 분포가 바뀌고(Concept Drift), 사용자 행동이 변하며, 새로운 요구사항이 등장한다.
✔ 즉, 머신러닝 시스템은 ‘완성된 제품’이 아니라, 끊임없이 학습하고 적응해야 하는 살아있는 시스템이다.
이런 맥락에서, 오늘 강의에서 다룬 배포, 모니터링, 모델 업데이트 과정이 단순한 후속 작업이 아니라 ML 프로젝트의 필수적인 요소라는 점이 중요하게 다가왔다.
ML LifeCycle을 보면서 떠오른 생각들
1️⃣ 문제 정의가 가장 중요하다
- 머신러닝 모델을 만들 때, 어떤 문제를 해결할 것인가?라는 질문이 가장 먼저 나와야 한다.
- 모델이 아무리 높은 성능을 보여도, 해결하려는 문제 자체가 명확하지 않으면 의미가 없다.
- 결국, 머신러닝 모델의 성공 여부는 "데이터가 아니라 문제 정의에서 결정된다"는 점을 다시 한번 실감했다.
2️⃣ 배포와 운영이 핵심이다
- 모델을 학습시키는 것은 전체 과정의 일부일 뿐, 실제 비즈니스 가치를 만들려면 배포가 필수적이다.
- 이론적으로 뛰어난 모델을 만들어도, 운영 환경에서 안정적으로 돌아가지 않으면 무용지물이라는 점을 배웠다.
- 특히, Model Integration(모델 통합) 과정에서 애플리케이션 코드와 데이터베이스 연동이 중요하다는 점도 흥미로웠다.
3️⃣ 모든 문제를 한 번에 해결할 수는 없다
- 머신러닝 모델을 운영하면서 서비스 운영, 데이터 보안, 윤리 및 신뢰 문제 같은 다양한 이슈가 발생할 수 있다.
- 하지만 현실적으로 모든 문제를 한 번에 해결할 수는 없기 때문에, 외부 솔루션을 활용하는 전략이 필요하다는 점이 인상적이었다.
- 중요한 건, 최상의 모델을 만드는 것이 아니라, 현실적인 제약 속에서 최적의 솔루션을 찾는 것이라는 걸 깨달았다.
오늘 강의를 통해 얻은 교훈
✔ 머신러닝 프로젝트는 모델 학습에서 끝나는 것이 아니라, 배포 후에도 지속적으로 개선되는 과정이다.
✔ 좋은 모델을 만드는 것보다, 올바른 문제를 정의하는 것이 더 중요하다.
✔ 완벽한 모델을 만들려고 하기보다는, 현실적인 한계 속에서 최적의 운영 방안을 찾는 것이 핵심이다.
이번 강의를 통해 머신러닝을 단순한 기술이 아니라, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 도구로 바라보는 시각을 가질 수 있었다.
다음 강의에서는 실제 배포 및 운영 사례를 더 깊이 탐구해 보고 싶다.
