(1, 1) AI 상용화 및 ML Ops (인프라)

< 개요 >

• AS-IS : AI 의 배포, 배포 후 정확도 분석, 개선전략 수립 등을 할 수 없었음
• TO-BE : 현장에 설치된 센서 데이터로 학습, 테스트된 노면 분류 AI 를 보유하게 됨

< 마일스톤 >

1. 배포된 AI 성능 모니터링 시스템 구축
2. 재-학습/개선 AI 제작 시스템 구축
3. AI 배포 전/후 테스트 시스템 구축
4. ML Ops. 시 운영