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Dev.toAI/ML
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ML Lifecycle의 Analytical Governance를 위한 Knowledge Graph 기반 설계
From ML Tooling to Analytical Governance: Recent Updates to KMDS
AI 요약
Context
ML 프로젝트의 핵심 의사결정 데이터가 Notebook이나 개인의 기억에 파편화되어 소실되는 지식 휘발성 문제 발생. 단순한 모델 성능 최적화보다 데이터 엔티티 정의 및 모델링 가정이 유실됨에 따라 발생하는 재현성 저하를 해결해야 하는 상황.
Technical Solution
- Semantic Tagging 기반의 Metadata Generation을 통한 데이터 구조 및 품질의 사전 정의 체계 구축
- 비수치형 속성에 최적화된 Feature Engineering 전략을 추천하는 Feature Advisor 서비스 도입
- 모델링 가정과 검증 전략을 구조화하여 설계 청사진을 생성하는 Design Governance 레이어 구현
- 분석 라이프사이클 전반의 의사결정 경로를 Knowledge Graph로 변환하여 쿼리 가능한 지식 자산화
- AI Coding Assistant와 인간 리뷰어가 공유 가능한 구조적 설계 블루프린트 생성 프로세스 설계
실천 포인트
1. 데이터 전처리 전 Semantic Metadata 정의 단계가 포함되었는가
2. Feature Engineering 선택 근거가 코드 주석이 아닌 구조화된 문서/그래프로 저장되는가
3. 모델 교체 시 기존의 분석 가설과 모델링 가정을 즉시 복구할 수 있는 지식 저장소가 있는가
4. 설계 결정 사항(Design Decision)을 AI Assistant가 해석 가능한 정형 포맷으로 관리하는가