[DataBricks] 5. ML 환경

5.1 ML 환경 > ML Feature 관리기능

Databricks는 ML Feature Store를 통해 머신러닝 모델 개발 과정에서 필요한 피처 관리를 체계화하고 표준화합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 피처를 재사용하고 공유할 수 있으며, 모델의 일관성과 재현 가능성을 보장받을 수 있습니다. 이와 같은 기능은 머신러닝 워크플로우를 간소화하고 가속화하여, 기업이 데이터에서 더 깊은 인사이트를 추출하고 혁신을 이룰 수 있도록 돕습니다.

5.2 ML 환경 > ML 모델 관리기능

Databricks는 MLflow를 활용하여 머신러닝 모델의 전체 수명 주기를 관리하는 포괄적인 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 모델 훈련부터 배포, 모니터링에 이르기까지 모든 과정을 통합적으로 추적하고 최적화할 수 있으며, 이는 기업이 지속적으로 모델을 개선하고 비즈니스 가치를 극대화하는 데 기여합니다.

5.3 ML 환경 > MLOps

Databricks의 MLOps 기능은 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 모니터링까지 전 과정을 지원하여 기업의 ML 워크플로우를 효율화합니다. 이는 모델의 품질을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있는 기반을 마련하며, 머신러닝의 운영화를 가속화하여 실질적인 비즈니스 결과를 신속하게 도출할 수 있게 합니다.

5.4 ML 환경 > MLOps

Databricks의 ML 아키텍처는 첨단 머신러닝 기능을 제공하여 복잡한 데이터를 효율적으로 처리하고 모델 학습과 배포를 가속화합니다. 이는 고성능 컴퓨팅과 최적화된 데이터 파이프라인을 통해 높은 정확도의 모델 결과를 보장하며, 다양한 라이브러리와 통합을 지원하여 머신러닝 생태계에서의 혁신을 주도합니다.