머신러닝 시스템
모델 자체의 구조뿐만 아니라 데이터 파이프라인, 모델 배포, 하드웨어 가속, 모니터링 등 머신러닝 모델을 실제 서비스로 운영하기 위한 전체 인프라와 소프트웨어 스택을 연구하는 분야이다.