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Dev.toAI/ML
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NLP 모델의 Productization을 통한 MoodSense AI 앱 구현
From ML Model to Deployable AI App – MoodSense AI
AI 요약
Context
단순 ML 모델 개발을 넘어 실제 사용 가능한 서비스 형태로 전환하는 Productization 단계의 필요성 대두. 모델의 예측 결과물인 텍스트 분류를 실제 사용자 경험으로 연결하는 엔드 투 엔드 파이프라인 부재 해결 목적.
Technical Solution
- Multi-class Classification 기반의 텍스트 감정 분석 모델 구축
- 예측 신뢰도 확보를 위한 Confidence score 및 Probability distribution 산출 로직 구현
- 사용자 맞춤형 피드백 제공을 위한 Recommendation system 연동
- FastAPI를 활용한 경량 Backend API 서버 설계로 모델 추론 인터페이스 구축
- Gradio 기반의 UI 구현을 통한 실시간 모델 테스트 및 배포 환경 최적화
실천 포인트
1. 모델 성능 지표 외에 서비스 단계에서의 Confidence score 기준 수립 여부 확인
2. FastAPI와 같이 비동기 처리가 가능한 프레임워크를 통한 ML 모델 서빙 구조 검토
3. 단순 예측값 반환이 아닌 추천 시스템 등 후처리 로직을 통한 사용자 가치 창출 설계