본 서적은 Andriy Burkov의 『The Machine Learning Engineering』을 기반으로 한 심화 학습서로서, 단순 번역 요약서가 아님을 밝힙니다. 원저자의 영문 서적을 함께 학습하실 것을 권장합니다.내용 구성은 원본 서적의 분석을 통해 부족한 부분에 대한 심화 학습 내용을 추가하였습니다. 또한, 후반부에는 각 장별로 심화 학습용 Q&A 세트 및 참고 문헌 목록을 수록하여 추가 학습에 활용될 수 있도록 하였습니다.
본 문서는 머신러닝(ML) 프로젝트의 성공적인 상업화를 위해 필수적인 ‘머신러닝 엔지니어링’과 MLOps(Machine Learning Operations)에 대한 포괄적인 지침을
제공합니다. ML 모델의 개발부터 배포, 운영, 유지보수에 이르는 전체 수명 주기를 체계적으로 관리하고 자동화하는 MLOps의 중요성과 핵심 원칙을 설명하며, 다수의 ML 프로젝트가 프로토타입 단계에서 프로덕션으로 전환하는 데 실패하는 ‘프로덕션 갭’의 발생 원인을 분석합니다.문서는 MLOps의 핵심 실행 방안들을 심층적으로 다룹니다. 코드, 데이터, 모델 등 ‘모든 것의 버전 관리’를 통한 재현성 확보 방안, CI/CD(지속적 통합 및 배포)를 ML에 적용하여 ‘자동화된 모델 공장’을 구축하는 과정, 실험 추적과 재현성 확보의 중요성, 데이터 및 개념 드리프트 감지를 포함한 ‘지속적인 모니터링’의 필요성, 그리고 ML 시스템을 위한 포괄적인 테스트 전략을 제시합니다.
또한, AWS SageMaker, Kubeflow, MLflow, TFX와 같은 주요 MLOps 플랫폼 및
도구들을 비교 분석하여 각 조직의 필요에 맞는 도구 선택을 지원하며, 넷플릭스, 스포티파이, 우버와 같은 선도 기업들이 각자의 비즈니스 환경에 맞춰 MLOps
아키텍처를 구축하고 혁신을 이루었는지 상세한 사례 연구를 통해 보여줍니다.
마지막으로, 데이터 중심 AI, LLMOps와 생성형 AI의 부상, 거버넌스 및 책임감 있는 AI와 같은 MLOps의 미래 트렌드를 조망하며, 성공적인 ML 도입을 위한 문화적 변화 수용, 점진적 구축, 도구의 올바른 활용, 그리고 인간 중심 엔지니어링의 중요성을 강조하는 최종 제언으로 마무리됩니다. 본 문서는 머신러닝 프로젝트의 실질적인 성공을 목표로 하는 모든 이해관계자에게 유용한 안내서가 될 것입니다.
