ml-system-design
머신러닝 시스템 디자인
특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 수집부터 모델 배포, 모니터링까지의 전체 ML 파이프라인을 설계하는 과정이다. 확장성, 지연 시간, 모델 성능 간의 균형을 고려해야 하므로 MLE 면접의 핵심으로 꼽힌다.
머신러닝 시스템 디자인
특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 수집부터 모델 배포, 모니터링까지의 전체 ML 파이프라인을 설계하는 과정이다. 확장성, 지연 시간, 모델 성능 간의 균형을 고려해야 하므로 MLE 면접의 핵심으로 꼽힌다.
