앞 글에서 만든 홈랩 환경에 피처 스토어 Feast를 올려, 학습과 추론이 같은 피처를 꺼내 쓰는 책 4.2절 실습을 진행한다.

Machine Learning Platform Engineering 1장을 읽고 정리한 글이다.

1. ML 프로젝트가 소프트웨어 프로젝트와 다른점

소프트웨어 프로젝트는 안정성을 우선하며 배포한 것이 그대로 돌기를 기대한다.

ML 프로젝트는 맞는 접근을 미리 알 수 없어서 시행착오의 연속이고 단계 사이 흐름이 비선형적이다. 학습을 돌려본 뒤 데이터 준비로 되돌아가는 일이 흔하다.

2. 두가지 국면

같은 단계 이름이 양쪽에 다 나온다는 데서 이 구분이 중요해진다. 데이터 버전 관리, 모델 학습, 평가, 검증이 양쪽 모두에 있다.