TwentyTwentyOne

🐝 Bayesian Reinforcement Multi-Agent Swarm System with JAX — Collective Intelligence for Self-Optimizing AI Ops이전까지의 시스템은 “한 개의 강력한 자율 에이전트”였습니다.하지만 실제 대규모 MLOps 환경에서는데이터 수집/품질 관리모델 업데이트배포/리스크 관리리포트/설명 생성이 각각 독립된 파이프라인으로 동작합니다.👉 이번 글의 목표는 이 각각의 역할을 맡은 에이전트들이공통 보상(shared reward) 과 개별 정책(role-specific policy) 으로 협력하도록 만드는 것입니다.🧭 1️⃣ Architecture Overview ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌───..

🚀 Bayesian Reinforcement + LLM Multi-Agent System — Autonomous Decision Optimization with JAX이전까지 우리는Bayesian 모델로 예측,LLM 에이전트로 설명과 관리,Reinforcement Agent로 행동 최적화를 해왔습니다.이제 그 세 축을 연결해,“모델이 스스로 사고하고, 행동하고, 개선하는” 완전 자율형 AI 운영 체계를 만들어봅니다.🧠 1️⃣ System Concept — The Self-Optimizing Loop“AI가 스스로 개선하는 시스템은, 불확실성을 이해하고 스스로 탐색할 줄 아는 구조여야 한다.”핵심 원리:Bayesian Forecasting은 세상을 읽고,Reinforcement Agent는 결정을 내리..

🧭 Bayesian Reinforcement Agent for Self-Optimizing MLOps with JAX (Post 39)목표: 이제 운영 의사결정을 사람이 아니라 강화학습 에이전트가 하도록 만듭니다.에이전트는 “RETRAIN / ROLLBACK / NONE” 같은 액션을 선택하고, 보상은 품질 개선(예: RMSE↓, Coverage 회복) − 운영비용(재학습/배포/다운타임) 으로 정의합니다.Bayesian 신뢰구간(불확실성)을 상태(state) 로 포함해, 리스크 민감한 정책을 학습합니다.1) 설계 개요상태 sₜ: 최근 24h 지표(예: rmse, coverage95, drift_ks, latency_p95) + 불확실성 폭(예: 예측 CI 평균 폭) + Canary 실패율 등 (정규화)..

🤖 Multi-Agent Bayesian MLOps System with JAX and LLM — Distributed Self-Optimization Architecture이전 글에서는 Bayesian 예측 시스템을 LLM 기반 Self-Maintaining Agent로 발전시켰습니다.이제는 한 단계 더 나아가,복수의 AI 에이전트들이 서로 협력하며 모델을 유지·평가·개선하는 분산 구조를 만들어 보겠습니다.🧩 1️⃣ Overview: Why Multi-Agent?단일 에이전트는 강력하지만, 역할이 많아질수록 혼잡해집니다.실제 운영 환경에서는 아래와 같은 전문화가 필요합니다:역할 담당 기능Data Agent데이터 품질 점검 및 이상치 탐지Model Agent모델 성능 분석 및 drift 감지Risk ..

🧠 Self-Maintaining AI Agent with JAX, Bayesian Forecasting, and LLM이제 모델은 단순히 데이터를 학습하고 예측하는 존재가 아니라,스스로를 관리(Self-Maintain) 하는 지능형 에이전트(Agent) 로 발전해야 합니다.이번 글에서는LLM이 Bayesian 예측 시스템의 감시자, 분석가, 관리자로 작동하는“Self-Maintaining AI Architecture”를 구축해봅니다.🧩 1️⃣ Concept Overview“AI가 AI를 운영한다.”데이터 수집 → 모델 분석 → 성능 점검 → 재학습 → 배포까지 전 과정이사람의 개입 없이 자동으로 반복되는 구조입니다.┌────────────┐│ IoT Stream │└─────┬────────┘ ..

🔁 Continual Learning for Bayesian Forecasting with JAX — Self-Adaptive AI Systems이전 글에서는 LLM을 이용해 Bayesian 예측 결과를 자연어로 설명(Explainable Forecasting) 했습니다.이제 그다음 단계는 모델이 스스로 학습을 이어가는 구조입니다.즉, 데이터가 계속 들어올 때새로 학습할 것과기존 지식을 유지할 것을자동으로 결정하는 지속학습(Continual Learning) 시스템을 구현하는 것입니다.🧠 The Core Problem: Catastrophic Forgetting일반 딥러닝 모델은 새 데이터에 맞춰 학습하다 보면이전 지식을 “잊어버리는(catastrophic forgetting)” 문제가 발생합니다.?..

🧩 Explainable Forecasting with Bayesian JAX and Large Language Models (LLMs)Bayesian 모델은 이미 확률적 불확실성을 잘 표현합니다.하지만 이 불확실성이 “왜 생겼는지”를 사람에게 설명하기란 쉽지 않습니다.👉 그래서 이번 글에서는 LLM을 이용해예측 결과를 자연어로 해석하고 설명하는 계층을 추가합니다.🧠 Motivation기존 문제 LLM 통합으로 해결예측 수치만 제공자연어로 “이유”를 설명엔지니어만 이해 가능비전문가도 이해 가능한 보고서 생성불확실성 해석 어려움LLM이 CI, variance 기반으로 해석 문장 생성⚙️ Step 1: Bayesian Model Outputs우리의 기존 Bayesian 예측 모델은 평균(mu)과 분산(..

🧬 Bayesian Meta-Learning with JAX — Few-Shot Forecasting for Adaptive IoT Systems현대의 IoT 시스템은 끊임없이 변화합니다.새로운 센서가 추가되고, 노후된 장비가 교체되며, 환경 데이터의 분포가 시시각각 바뀝니다.이럴 때마다 모델을 새로 학습시키는 것은 시간과 자원의 낭비입니다.👉 그래서 등장한 접근법이 Bayesian Meta-Learning.“적은 데이터로 빠르게 적응”하는 예측 모델을 만드는 기법입니다.🧠 Core IdeaMeta-learning은 “학습을 학습한다.”Bayesian Meta-learning은 “불확실성 속에서도 빠르게 적응한다.”즉, 사전 확률(Prior) 로서 기존 학습의 분포를 사용하고,새로운 환경에서 관측된..

🔁 End-to-End MLOps Pipeline with Bayesian AutoML and JAX앞선 글에서 우리는Bayesian Forecasting 모델을 만들고Edge/Cloud 배포를 자동화하고Bayesian AutoML로 하이퍼파라미터 탐색까지 구현했습니다.이제 그 모든 단계를 하나의 지능형 루프(Intelligent Loop) 로 엮을 차례입니다.이번 글은 바로 그 완성형 MLOps 설계도입니다.🧠 The Concept: “Self-Improving Forecasting System”“모델은 단 한 번도 완성되지 않는다. 매일 새 데이터를 학습하며, 스스로를 업데이트한다.”이 구조의 핵심은 다음 네 단계입니다:Data Ingestion → 새 IoT 센서 데이터 수집AutoML Opti..

🔁 End-to-End MLOps Pipeline with Bayesian AutoML and JAX앞선 글에서 우리는Bayesian Forecasting 모델을 만들고Edge/Cloud 배포를 자동화하고Bayesian AutoML로 하이퍼파라미터 탐색까지 구현했습니다.이제 그 모든 단계를 하나의 지능형 루프(Intelligent Loop) 로 엮을 차례입니다.이번 글은 바로 그 완성형 MLOps 설계도입니다.🧠 The Concept: “Self-Improving Forecasting System”“모델은 단 한 번도 완성되지 않는다. 매일 새 데이터를 학습하며, 스스로를 업데이트한다.”이 구조의 핵심은 다음 네 단계입니다:Data Ingestion → 새 IoT 센서 데이터 수집AutoML Opti..