패스트캠퍼스 환급챌린지 16일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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수강 후기

안녕하세요. 환급챌린지 16일차 포스팅입니다.
오늘은 ML System과 MLOps의 차이에 대해 배웠습니다.

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ML System은 충분하지 않다

그동안 머신러닝 프로젝트라고 하면, 데이터를 준비하고, 모델을 학습한 후, 이를 배포하여 예측을 수행하는 과정이 전부라고 생각했다.
하지만 오늘 강의를 들으며 이 과정만으로는 실제 운영 환경에서 머신러닝 시스템을 효과적으로 유지하기 어렵다는 것을 깨달았다.

ML System은 데이터 수집 → 모델 개발 → 예측 수행 → API 제공으로 이어지는 구조다.
즉, 모델을 만들고 배포하는 데 초점을 맞추고 있으며, 일단 배포가 끝나면 시스템은 그대로 유지된다는 전제가 깔려 있다.

하지만 현실은 그렇게 단순하지 않다.
✔ 데이터는 계속 변하고,
✔ 모델 성능은 시간이 지나면서 저하되며,
✔ 새로운 요구사항이 생기면서 기존 시스템이 점점 유지보수하기 어려워진다.

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 MLOps다.
단순한 ML System이 아니라, 모델의 지속적인 운영과 개선을 지원하는 체계적인 프로세스가 필요하다는 점이 가장 크게 와닿았다.

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MLOps가 필요한 이유

MLOps는 단순히 모델을 배포하는 것이 아니라, 운영 환경에서 머신러닝 모델이 지속적으로 효과적으로 동작할 수 있도록 관리하는 프로세스다.
그동안 소프트웨어 개발에서는 DevOps 개념이 필수적으로 자리 잡았듯이,
머신러닝에서도 이제는 배포 이후의 과정까지 고려해야 하는 시대가 되었다는 생각이 들었다.

오늘 강의를 들으며, ML System과 MLOps의 차이를 단순히 "배포 중심 vs 운영 중심"으로 보는 것이 아니라, 근본적인 접근 방식의 차이로 이해해야 한다는 점을 배웠다.

💡 ML System은 모델을 "만드는 것"에 집중한다.
💡 MLOps는 모델을 "지속적으로 관리하고 개선하는 것"에 집중한다.

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MLOps를 바라보는 새로운 관점

이번 강의를 들으면서, MLOps를 단순히 머신러닝 모델을 효율적으로 운영하기 위한 기술적 접근법이라고 생각하면 안 된다는 걸 깨달았다.
MLOps는 결국 데이터와 모델이 현실 세계에서 가치를 발휘할 수 있도록 돕는 일련의 과정이라는 점이 핵심이다.

✔ 모델이 잘 작동하고 있는가?
✔ 데이터 드리프트(데이터 분포 변화)가 발생하고 있지는 않은가?
✔ 운영 환경에서 성능이 저하되면 자동으로 재학습할 수 있는가?
✔ 새로운 요구사항이 생겼을 때 얼마나 빠르게 모델을 업데이트할 수 있는가?

이러한 질문들에 대한 답을 만들지 못하면, 아무리 정확도가 높은 모델을 만들어도 결국 실전에서 무용지물이 될 수 있다.
즉, MLOps는 단순한 기술이 아니라, 머신러닝을 현실에 적용하는 방법론 그 자체라는 점을 다시금 깨닫게 되었다.

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오늘 강의를 통해 얻은 교훈

✔ ML System은 모델을 만드는 것까지만 고려하지만, MLOps는 모델이 운영 환경에서 지속적으로 잘 동작하는 것까지 포함한다.
✔ 머신러닝 모델의 수명은 배포 후에도 계속되며, 이를 관리하지 않으면 모델 성능은 점점 떨어진다.
✔ MLOps는 단순한 기술이 아니라, 머신러닝을 실제 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 필수적인 프로세스다.

이제 머신러닝을 배울 때, 단순히 모델 성능 개선에만 집중할 것이 아니라,
모델을 어떻게 운영하고 유지할 것인지까지 고민하는 시야를 가져야 한다는 점을 명확히 깨닫게 되었다.
다음 강의에서는 MLOps의 구체적인 도구와 활용법을 더 깊이 탐구해 보고 싶다.