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Making a Pipeline Production-Ready: Challenges and Lessons Learned in the Healthcare Domain

Created by
  • Haebom

저자

Daniel Angelo Esteves Lawand (University of Sao Paulo), Lucas Quaresma Medina Lam (University of Sao Paulo), Roberto Oliveira Bolgheroni (University of Sao Paulo), Renato Cordeiro Ferreira (University of Sao Paulo, Jheronimus Academy of Data Science, Technical University of Eindhoven, Tilburg University), Alfredo Goldman (University of Sao Paulo), Marcelo Finger (University of Sao Paulo)

개요

본 논문은 음성 분석을 통해 호흡기 부전을 예측하는 ML 기반 시스템(MLES)인 SPIRA 프로젝트에서 머신러닝 교육 파이프라인의 운영 배포 과정을 소개하며, 소프트웨어 엔지니어링 관점에서의 개선 과정을 제시합니다. Big Ball of Mud(v1), Modular Monolith(v2), Microservices(v3) 세 가지 버전의 지속적 학습 하위 시스템을 비교 분석하여 각 버전의 확장성, 유지보수성, 강건성, 복원력을 평가하고, 파이프라인 운영 배포 과정에서 발생한 문제와 교훈을 공유합니다.

시사점, 한계점

시사점:
머신러닝 파이프라인의 운영 배포를 위한 소프트웨어 엔지니어링 베스트 프랙티스의 중요성을 강조합니다.
Big Ball of Mud에서 Microservices 아키텍처로의 진화를 통해 시스템의 확장성, 유지보수성, 강건성, 복원력을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
연구자와 실무자에게 머신러닝 파이프라인의 운영 배포에 대한 통찰력을 제공합니다.
한계점:
SPIRA 프로젝트라는 특정 사례 연구에 기반하여 일반화의 한계가 존재할 수 있습니다.
제시된 세 가지 아키텍처 외 다른 접근 방식에 대한 비교 분석이 부족합니다.
각 버전의 성능 비교에 대한 구체적인 지표가 제시되지 않았습니다.
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