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BI|분석

“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

2022.05.09 | HPE
AI/ML 프로젝트 중 프로덕션까지 살아남는 비중은 매우 낮다. 적절한 데이터 부족, 컴퓨팅 자원 부족 등 여러 이유가 있지만, 본질적인 이유는 AI/ML 모델 구현, 훈련, 배포, 모니터링 등 전체 생명주기를 아우르는 관리 체계 부재에서 찾을 수 있다. 
HPE Ezmeral MLOps를 예로 AI/ML 프로젝트의 성공 비율을 높이는 MLOps 전략에 대해 알아보자. 

주요 내용
- AI/ML 프로젝트의 성공률을 높여라
- 누구나 쉽게 활용할 수 있는 MLOps 솔루션
- 민첩성 보장하는 MLOps와 데브옵스의 통합
- HPE Ezmeral MLOps 활용 사례
- 다양한 배포 옵션으로 인프라와 MLOps 통합
- 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 AI의 역할 변화

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