[Designing Machine Learning Systems] 머신러닝 시스템 설계 소개
ML 시스템 설계는 MLOps에 시스템으로 접근한다. 이는 비즈니스 요구 사항, 데이터 스택, 인프라, 배포와 모니터링 등 구성 요소와 각 요소에 속하는 이해관계자가 협업할 수 있도록 ML 시스템을 전반적으로 고려한다는 의미이다.
[Designing Machine Learning Systems] 머신러닝 시스템 개요
많은 사람들이 ‘머신러닝 시스템’이라고 하면 로지스틱 회귀나 신경망 같은 ML 알고리즘만 떠올리지만, 프로덕션 환경에서 ML 알고리즘은 시스템의 일부일 뿐이다. 프로덕션 환경에서는 고려해야하는 필수 요구사항과 배포, 운영 및 모니터링, 관리 과정을 전체적으로 고려하는 것이 필요하다는 것을 인지하면서 MLOps가 등장했다.
[Designing Machine Learning Systems] 정리를 시작한 이유
최근 공부한 것들을 활용하여 무언가를 스스로 만들어보고 싶다는 생각을 했다. 만들어보고 싶은 것을 만드는 과정에서 필요한 것들을 찾고 공부하고 활용하면서 발전했다는 이야기를 많이 들었고, 내가 좋아하고 관심있는 것을 다루며 더욱 몰입할 수 있을 것 같았기 때문이다. 이러한 이유로 예전부터 관심 있었던 금융 도메인에 ML을 접목한 무언가를 만들어 보려고 준비하고 있다.
2021 빅콘테스트 이노베이션 분야 우수상 후기
in Project on Competition
2021 빅콘테스트 이노베이션 분야에 3명의 팀원들과 함께 참가하여 우수상을 수상하였습니다. 빅콘테스트는 기업에서 실제 보유하고 있는 데이터를 자유롭게 활용하여 새로운 비즈니스 모델 및 참신한 아이디어를 제시하고, 데이터 인재발굴을 통한 청년 취업 기회를 제공하고자 하는 취지로 개최되는 대회입니다. 국내 데이터 분석 경진대회 중 최대 규모를 자랑하는 것으로 알려져 있습니다.
피어슨 상관 계수와 코사인 유사도의 관계
샤워를 하던 중 뜬금없이 ‘코사인 유사도 수식이 뭐였지?’ 하는 생각이 들었다.
통계데이터 인공지능 활용대회 최우수상 후기
in Project on Competition
2022년 5월, 통계청에서 주관한 통계데이터 인공지능 활용대회에 개인으로 참가하여 최우수상(2위)을 수상하였습니다.
제 3회 북커톤 대상 후기
in Project on Competition
2021년 11월, 부스트캠프를 통해 만난 팀원들과 제 3회 AI x Bookathon 대회에 참가하였습니다.
