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기업에서 AI의 핵심 역할에는 잘 정의되고 견고한 방법론과 플랫폼이 필요하며, 방법론과 플랫폼이 수준에 미치지 못하면 비즈니스가 실패할 수도 있습니다. 예를 들어, 사기 탐지가 잘못된 결정을 내리면 비즈니스에 부정적인 영향을 발생합니다. AI의 긴 파이프라인에서 응답 시간, 품질, 공정성, 설명 가능성 및 기타 요소는 전체 라이프사이클의 일부로 관리되어야 합니다. 이를 개별적으로 관리하는 것은 불가능합니다.
따라서 우리가 "AI 모델 라이프사이클 관리"라고 부르는 것은 복잡한 AI 파이프라인을 관리하고 기업에서 필요한 결과를 확보하는 데 도움이 됩니다. AI 모델 라이프사이클 관리에 대해서는 일련의 블로그 항목에서 자세히 설명하겠습니다. 또한 IBM Cloud Pak for Data가 AI 모델 라이프사이클 관리에 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여드리겠습니다.
이러한 블로그 항목은 다음 사용자의 관심을 끌 것으로 생각됩니다.
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AI 모델 라이프사이클 관리에 무엇이 필요한지 생각해 봅시다. 첫 번째 요구 사항은 전체 파이프라인에 대한 구성 요소 집합입니다. 'AI 사다리 – AI 과제 이해하기' 문서에서는 기업에 AI를 도입하는 방법을 설명하고 파이프라인의 네 가지 단계를 명확하게 설명합니다.
또 다른 요구 사항은 전체 파이프라인의 데이터 거버넌스입니다. 품질은 기업에 필수적이며, 설명 가능성과 공정성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 파이프라인 전체를 구축하는 과정에서 AI 모델 라이프사이클 관리를 위한 데이터 거버넌스는 품질, 공정성 및 설명 가능성에 대한 피드백을 모니터링하고 제공해야 합니다.
앞서 살펴본 바와 같이 AI 모델 라이프사이클 관리는 쉽지 않습니다. 이를 수동으로 수행하는 것은 불가능합니다. 따라서 클라우드에서 AI 모델 라이프사이클 관리를 효과적으로 지원하기 위해 필요한 도구에는 다음과 같은 기능이 있어야 합니다.
이러한 도구의 예로 IBM Cloud Pak for Data를 들 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Data는 엔터프라이즈급 AI 모델 라이프사이클 관리 및 ModelOps를 위한 엔드투엔드 도구를 갖춘 멀티 클라우드 데이터 및 AI 플랫폼입니다. 이는 조직이 데이터 과학 활동의 전반적인 처리량을 개선하고 AI 이니셔티브를 통해 가치 창출 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. Cloud Pak for Data는 다음과 같은 주요 기능을 포함합니다.
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