<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Low-Code on Formize.com 블로그</title><link>https://blog.formize.com/ko/tags/low-code/</link><description>Recent content in Low-Code on Formize.com 블로그</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ko/tags/low-code/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize를 활용한 AI 모델 버전 관리 및 변경 관리 가속화</title><link>https://blog.formize.com/ko/accelerating-ai-model-versioning-and-change-management-with/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ko/accelerating-ai-model-versioning-and-change-management-with/</guid><description>&lt;h1 id="formize를-활용한-ai-모델-버전-관리-및-변경-관리-가속화">Formize를 활용한 AI 모델 버전 관리 및 변경 관리 가속화&lt;/h1>
&lt;p>인공지능(AI) 모델은 더 이상 실험용 프로토타입이 아닙니다. 이제는 매출을 창출하고 고객 경험에 영향을 미치며, 많은 분야에서 규제 의무까지 수반하는 생산 등급 자산입니다. 모델이 데이터 업데이트, 하이퍼파라미터 튜닝, 아키텍처 변경 또는 재학습을 통해 진화함에 따라 조직은 다음 세 가지 핵심 질문에 답해야 합니다:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>현재 프로덕션에 배포된 모델 버전은 어느 것인가?&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>어떤 변경이 도입되었으며, 그 이유는 무엇인가?&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>내부 정책 및 외부 규제 준수를 증명할 수 있는가?&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>전통적인 접근 방식은 즉석 스프레드시트, 수동 변경 요청 티켓, 혹은 전체 거버넌스 컨텍스트를 포착하지 못하는 파편화된 버전 관리 시스템에 의존합니다. 그 결과는 부서진 감사 추적, 배포 지연, 그리고 비준수 위험 증가입니다.&lt;/p></description></item></channel></rss>