마키나락스 웨비나 ‘AI X'에서는 다양한 산업에서 AI가 만들어내는 무한한 가능성을 소개합니다. X는 무한한 가능성을 가진 ‘변수', 다양한 산업 분야와의 ‘협업', 산업 전반에 AI를 적용하는 ‘AI Transformation’을 의미합니다. 제조, 자동차, 반도체, 에너지, 화학 등 여러 산업 현장에서 얻은 마키나락스의 실질적인 AI 성공 사례를 공유합니다. 더불어 마키나락스가 산업의 AX를 위해 치열하게 고민하고 얻은 인사이트도 함께 나눌 예정이에요.
AI 내재화의 성공을 좌우하는 모델러의 업무 효율
AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 지금 이 순간에도 새로운 알고리즘 개발, 기존 모델의 성능 개선, 더 큰 데이터셋을 처리할 수 있는 인프라가 구축되고 있을 텐데요. 이런 상황에서 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어 등 AI 모델러들에게 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있는 업무 환경은 더 중요해지고 있습니다. 효율적인 업무 처리는 데이터 수집과 전처리, 모델 학습과 평가, 배포 및 유지보수에 이르는 모든 단계에서 시간과 자원을 절약하고, 더 높은 품질의 모델을 개발하는 데 기여합니다. 또한, 버전 관리 시스템을 통해 팀원 간의 원활한 소통과 협업이 가능해져 프로젝트의 일관성과 효율성을 높일 수 있습니다. 모델러의 업무 효율은 AI 내재화의 성공을 좌우하는 핵심 요소로서, 이를 최적화하는 것이 기업의 경쟁력 향상과 혁신을 이끄는 중요한 동력이 됩니다.
🔗[바로보기] 모델러의 업무 효율을 높이는 MLOps 활용법
모델러의 업무 효율을 높이는 MLOps 활용 방법
이번 ‘AI X’ 웨비나에서는 AI 모델을 만드는 사람들을 통칭하는 ‘모델러’의 업무 효율을 높이는 MLOps 활용법을 소개합니다. AI 모델러들은 데이터 준비부터 모델 개발, 최적화, 배포, 운영, 실험 관리까지 길고 복잡한 프로세스를 수행하고 있는데요. MLOps는 모델러들의 반복적인 작업을 자동화하고 AI 모델의 성능을 높여주며 안정적인 운영 환경을 제공합니다. 그렇기에 단순히 AI모델을 개발하는 것에 그치지 않고 AI 역량을 내재화하려는 기업에게 MLOps 도입은 선택이 아닌 필수가 되고 있는데요. 구체적으로 모델러들이 MLOps를 활용해 어떻게 업무 효율을 높일 수 있을까요? 마키나락스가 실제 AI 프로젝트를 수행하면서 자사 MLOps인 Runway를 활용해 업무 효율성을 높인 노하우를 공유합니다.
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이런분들께 추천합니다
- 모델 개발, 학습, 배포 과정을 효율적으로 관리하고 자동화할 수 있는 방법을 배우려는 데이터 과학자
- 모델 배포와 운영을 효율적으로 수행하기 위해 MLOps 도구와 기술을 활용하고자 하는 머신러닝 엔지니어
- 머신러닝 모델의 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인을 구축하고 관리하는 방법에 관심이 있는 데브옵스 엔지니어
웨비나를 듣고 나면
- 마키나락스가 AI 프로젝트에 MLOps를 활용하는 방법을 자세히 살펴볼 수 있습니다.
- 직관적인 파이프라인을 이용한 모델 개발과 관리 방법을 알 수 있습니다.
- 효율적인 AI 모델 최적화 방법과 추적과 재현이 쉬워지는 편리한 실험 관리 방법을 탐색할 수 있습니다.
