Demae-can에서는 추천 시스템과 조리 시간 예측, 수요 예측, 주문된 상품을 배송하는 배달기사 결정 등 다양한 영역에서 머신러닝 시스템을 사용하고 있습니다.
이들 시스템은 데이터 변화를 신속하게 파악해서 그 변화를 반영한 추론 결과를 제공할 필요가 있습니다. 이 요구 조건을 만족하기 위해 정기적인 머신러닝 모델 갱신 및 실시간 정보를 활용한 추론과 모니터링 등을 실현하기 위해 머신러닝 파이프라인을 구축하고 있습니다. 또한 서비스 가치를 향상시키기 위해 데이터가 변화한 요인을 분석해 지속적으로 프로덕트를 개선해 나가고 있습니다.
이 발표에서는 안정적인 서비스를 제공하기 위해 어떤 머신러닝 파이프라인을 구축하고 있는지, 매일 분석하며 어떻게 개선해 나가고 있는지 공유하겠습니다.
