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개요멀티태스킹 러닝(Multi-Task Learning, MTL)은 하나의 인공지능 모델이 여러 개의 연관된 작업(Task)을 동시에 학습함으로써, 개별 작업보다 더 일반화된 성능을 달성할 수 있도록 하는 머신러닝 전략입니다. MTL은 특히 텍스트 분류, 언어 생성, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다양한 분야에서 데이터 효율성, 모델 경량화, 전이 학습 성능 향상 등의 이점을 제공하며, 최근에는 LLM과의 결합을 통해 더욱 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 Single Task Learning하나의 모델이 하나의 작업만 학습하는 전통적 방식Multi-Task Learning하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하는 방식멀티태스킹은 보통 **공통된 표현 학습(Shared Representati..

개요MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발(ML Development)과 운영(IT Operations)을 통합하여 모델의 배포, 모니터링, 유지보수를 자동화하는 접근 방식입니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 더욱 신속하게 배포하고, 안정적으로 운영할 수 있으며, 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 합니다. 본 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 모델을 운영 환경에 원활하게 배포하고 지속적으로 유지할 수 있도록 지원하는 방법론입니다. DevOps와 유사하게, MLOps는 모델 개발, 테스트, 배포, 모니터링을 자동화하여 전체 머신러닝 라이프사이클..

개요MLOps(Machine Learning Operations)와 AutoML(Automated Machine Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 효율적인 개발과 운영을 지원하는 핵심 기술입니다. MLOps는 머신러닝 모델의 지속적인 배포, 모니터링, 유지보수를 위한 운영 기법이며, AutoML은 모델 개발을 자동화하여 비전문가도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 기술입니다.1. MLOps란?MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 최적화하는 DevOps 방식의 확장 개념입니다. 머신러닝 프로젝트에서 발생하는 운영상의 문제를 해결하여, 모델의 지속적인 개선과 안정적인 서비스 제공을 지원합니다.1.1 MLOps의 주요 원칙자동화된 머신러닝 파이프라인: 데이터 수집, ..