리디의 머신러닝 파이프라인 톺아보기

리디의 데이터사이언스팀은 MLOps 도구들의 커스터마이징에 많은 시간과 노력을 들이는 대신, 기존 시스템을 재활용하여 머신러닝 파이프라인을 구축하는 방식을 택했습니다. MLOps 기술이 다양하게 발전하고 있지만, 아직 모든 요구사항을 만족시키는 도구가 부족하다는 판단 하에, 리디는 자체 데이터 처리 파이프라인, 모니터링 시스템, DevOps 기능을 활용하여 안정적인 머신러닝 시스템을 구축했습니다.

이는 Facebook, Netflix, Uber와 같은 글로벌 기업들이 내부 시스템을 구축하여 MLOps를 활용하는 사례와 유사합니다. 이러한 머신러닝 기술은 리디의 마케팅 분야에서 사용자 세그멘테이션 및 푸시 타겟팅 등에 활용되어 효율적인 프로모션 제공에 기여하고 있습니다.