연구원은 일련화된 모델과 지침을 응용 프로그램 팀에 이메일로 보냅니다. 레지스트리, 버전이 지정된 아티팩트 및 배포 파이프라인이 비공식 핸드오프를 대체했습니다.
수동 모델 핸드오프은(는) 더 이상 존재하지 않는다. 무엇이 이 일을 없앴고, 그 자리를 어느 직업이 가져갔는지 정리했다.
1950년대~2005년
연구 유물로서의 모델
기계 학습은 주로 연구, 전문 제품 및 통계 분야에서 이루어졌습니다. 운영상의 문제가 존재했지만 일반적으로 뚜렷한 경력은 아니었습니다.
같은 시기에 벌어진 일
1998년
Google의 PageRank는 데이터 기반 시스템을 강조합니다.
웹스케일 순위는 모델과 데이터 인프라가 어떻게 중앙 제품 인프라가 될 수 있는지 보여줍니다.
2006년
클라우드 컴퓨팅이 주류가 되다
Amazon Web Services는 자체 하드웨어가 아닌 운영 서비스로 탄력적인 컴퓨팅 및 스토리지를 사용할 수 있도록 해줍니다.
2012년
ImageNet의 혁신으로 딥 러닝 가속화
ImageNet에서 AlexNet의 성공으로 인해 GPU 기반 교육이 많은 기계 학습 프로그램의 핵심이 되었습니다.
2015년
숨겨진 기술 부채가 명명되었습니다.
Google 연구자들은 ML 시스템이 모델 코드를 넘어 종속성과 유지 관리 부담을 축적하는 이유를 설명합니다.