[.conf23 Go Seoul] 격차를 줄이는 방법 운영에 머신러닝(ML) 적용하기 위한 3가지 방법

격차를 줄이는 방법: 운영에 머신러닝(ML) 적용하기 위한 3가지 방법 운영에 머신러닝 분석을 수행하는 것은 어려울 수 있으며 많은 리포트에 따르면 데이터 과학 프로젝트의 87%가 프로덕션에 도달하지 못한다고 합니다. 본 세션에서는 잘못된 목표 설정부터 별도의 데이터 과학 및 생산 기술 스택 보유에 이르기까지 이것이 어려운 몇 가지 이유를 제시합니다. 그런 다음 ONNX(Open Neural Network Exchange, 딥 러닝 모델을 다른 프레임워크 간에 공유하고 실행하기 위한 개방형 표준 파일 형식) 모델을 Splunk 플랫폼으로 가져오기 위해 새로 출시된 기능과 같이 데이터 과학 프로젝트를 프로덕션으로 가져오는 데 도움이 될 수 있는 Splunk® Machine Learning Toolkit 제품 기능을 살펴보겠습니다. 발표자료 다운로드 https://discover.splunk.com/2023_confGo_Seoul.html