Team Data Science Process 수명 주기의 고객 승인 단계

이 문서에서는 TDSP(팀 데이터 과학 프로세스)의 고객 승인 단계와 관련된 목표, 작업 및 결과물을 설명합니다. 이 프로세스는 팀이 데이터 과학 프로젝트를 구성하는 데 사용할 수 있는 권장 수명 주기를 제공합니다. 수명 주기는 팀이 수행하는 주요 단계를 간략하게 설명하며, 종종 반복적으로 다음과 같습니다.

• 비즈니스 이해
• 데이터 취득 및 이해
• 모델링
• 배포
• 고객 승인

TDSP 수명 주기의 시각적 표현은 다음과 같습니다.

Azure의 경우 Azure Machine Learning을 사용하여 TDSP를 적용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Azure Machine Learning이란?을 참조하세요.

목표

고객 승인 단계의 목표는 프로젝트 결과물을 마무리하는 것입니다. 팀은 프로덕션 환경에서 파이프라인, 모델 및 배포가 고객의 목표를 충족하는지 확인해야 합니다.

작업을 완료하는 방법

고객 승인 단계에는 두 가지 기본 작업이 있습니다.

• 시스템 유효성 검사: 배포된 모델과 파이프라인이 고객 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

• 프로젝트 핸드오프: 프로덕션 환경에서 시스템을 실행할 사람 또는 팀에게 프로젝트를 전달합니다. 예를 들어 IT 팀, 고객 데이터 과학 팀 또는 고객 에이전트일 수 있습니다.

고객은 시스템이 다음과 같은지 확인해야 합니다.

• 비즈니스 요구 사항을 충족합니다.
• 허용되는 정확도로 질문에 답변합니다.
• 사용할 수 있습니다.
• 설명서를 완료했습니다.

MLflow와 통합

MLflow는 고객 승인 단계와 직접 관련이 없지만 MLflow의 추적 및 레지스트리 기능은 모델, 실험 및 배포 기록을 기본 데 도움이 됩니다. 이 추적은 최종 보고, 감사 및 고객 동의를 얻는 데 중요합니다.

Artifacts

팀이 이 최종 단계에서 만드는 기본 아티팩트가 고객에 대한 프로젝트의 종료 보고서입니다. 이 기술 보고서에는 고객이 시스템을 운영하는 방법을 알아보는 데 사용할 수 있는 프로젝트에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다.

피어 검토 문헌

연구원은 동료 검토한 문헌에 있는 TDSP에 관하여 연구 결과를 간행합니다. 인용은 고객 수락 수명 주기 단계를 포함하여 TDSP와 유사한 다른 애플리케이션 또는 유사한 아이디어를 조사할 수 있는 기회를 제공합니다.

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

보안 주체 작성자:

• Mark Tabladillo | 선임 클라우드 솔루션 설계자

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관련 참고 자료

다음 문서에서는 TDSP 수명 주기의 다른 단계를 설명합니다.

• 비즈니스 이해
• 데이터 취득 및 이해
• 모델링
• 배포