AI
데이터사이언스팀이 예측모델을 개발하고 운영하는 방법을 소개합니다.
두줄요약
데이터사이언스팀의 예측모델 개발·운영 구조와 MLOPS 기반 서빙 체계를 소개했습니다. 또한 배포 후 대응, 성능 분석, Leakage 주의 등 실무에서 배운 점을 정리했습니다.
핵심 내용
- 데이터사이언스팀의 수요예측, 개인화 모델링, 추천/랭킹 모델 운영 구조 소개
- MLOPS, Feature Store, MLflow, Anomaly Detection을 통한 안정적 서빙 체계 강조
- 모델 배포 후 사후 대응, 성능 분석, 오버피팅·Leakage 주의, 문제 정의와 프로젝트 관리의 중요성 공유