MLOps 파이프라인 구축부터 모델 서빙까지 - 제조 AI 시스템의 실무 개발 가이드
Physical AI를 위한 MLOps 아키텍처와 파이프라인 설계
센서 데이터 전처리, LSTM/Transformer 모델 구현
CNN, YOLO, 결함 탐지 모델 학습과 최적화
제조 도메인 피처 설계와 자동화된 피처 추출
하이퍼파라미터 최적화, 분산 학습, 전이 학습
A/B 테스트, 성능 메트릭, 공정성 검증
MLflow, DVC를 활용한 실험 추적과 모델 레지스트리
FastAPI, TensorRT Serving, 실시간 추론 API 구현
모델 드리프트 탐지, 자동 재학습 파이프라인
산업별 AI 프로젝트 구축 사례와 교훈