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[수정중]Hidden Technical Debt in ML:논문 정리 2페이지 까지 완료 개요 머신러닝 시스템을 개발하고 배포하는 것은 쉽지만, 이를 유지하는 것은 어렵습니다. 그 이유는 “기술적 부채” 때문인데, 당신이 그 당시에 쉽고 빠른 코드를 작성하는 선택을 한다면, 그 선택이 나중에 문제를 일으킬 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다. 물론 이러한 기술적 부채가 반드시 나쁜것은 아닙니다. 기술적 부채 또한 재정적인 부채와 비슷하게, 전략적으로 기술적 부채를 가져야 할 필요가 있습니다.(지금 당장 서비스를 제공하기 위해) 그러나 빠르게 기술적 부채를 갚지 않으면, 문제는 점점 악화될 것입니다. 그리고 숨겨진 부채(hidden dept)는 우리의 눈을 피해 조용히 커지고 있기에 조심해야 합니다! ML 시스템은 기존의 기술적부채에 더해서, ML만의 특수한 기술적 부채를.. 2022. 11. 9.
알고리즘 시각화:VISUALGO https://visualgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo VisuAlgo is free of charge for Computer Science community on earth. If you like VisuAlgo, the only "payment" that we ask of you is for you to tell the existence of VisuAlgo to other Computer Science students/instructors that you know =) via Facebook/Twitte visualgo.net National University of Singapore.. 2022. 11. 8.
머신러닝 규칙:ML 엔지니어링 권장사항-Martin Zinkevich 이 문서는 머신러닝에 관한 기본 지식이 있는 사람이 Google 머신러닝의 권장사항을 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. Google C++ 스타일 가이드 및 널리 사용되는 실용적인 프로그래밍 가이드와 유사한 머신러닝 스타일을 제공합니다. 머신러닝 강의를 수강했거나 머신러닝 모델을 빌드했거나 작업했다면 이 문서를 읽는 데 필요한 배경 정보를 얻게 됩니다. https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml 머신러닝 규칙: | Machine Learning | Google Developers 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English 머신러닝 규칙: 컬렉션을 사용해 정.. 2022. 11. 8.
MLOps에 대한 질문 몇가지. MLOPs는 왜 필요한걸까? 결과적으로 이야기하면, 기존의 DEVOPs로는 ML을 지속적으로 운영하기에 한계가 있기에 이를 보완하기 위해 생겨난 것이다. 그럼 DEVOPs는 뭘까? DEVOPs는 개발과 운영을 결합하고, 중복적인 작업을 자동화 함으로써, 유지보수, 확장, 개발등에서 드는 잠재비용을 줄이는 문화를 말한다. DEVOPs의 가장 핵심 룰은 기술적 부채를 줄이는 것이다.(내 생각임) 기술적 부채를 줄이면, 유지 보수에 많은 비용이 들지 않고, 확장성이 높고, 안정성 또한 높아진다. 그럼 기술적 부채는 뭔데? 아주 후려쳐서 말하면, 니가 지금 확장성이나 안정성등을 고려하지 않고, 당장 굴러가게만 짠 코드가, 너의 일주일치, 혹은 한달치 야근으로 돌아올수도 있다는 말이다. DEVOPs의 한계는(즉,.. 2022. 11. 7.