강의
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 11.
TheoryMachine Learning4시간13 동영상44 연습 문제2,850 XP8,709성취 증명서
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쉽게 실험하고 문서화하세요
ML 모델을 실험하는 것은 종종 즐겁지만 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 여기에서는 이 과정을 가속화하면서 자신과 팀원을 위한 문서를 작성하는 동시에, 파이프라인에서의 향후 작업을 훨씬 수월하게 만들 수 있도록 재현 가능한 실험을 설계하는 방법을 배우게 됩니다.프로덕션용 MLOps 모델 구축
프로덕션에서 모델이 최대한 오래 유지될 수 있도록 모델과 환경을 패키징하고 직렬화하는 모범 사례를 배우게 됩니다.ML 파이프라인을 확장하고 자동화하세요
모델과 데이터 복잡성, 그리고 연속형 자동화를 고려하면, 모델을 프로덕션 환경에 맞게 확장하고 순식간에 모니터링 및 배포할 수 있습니다.이 강의를 완료하면, 프로덕션에 바로 적용할 수 있는 머신 러닝 모델을 설계하고 개발하며, 시간이 지남에 따라 이를 연속형으로 개선할 수 있게 됩니다.
선수 조건
MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn1
Moving from Research to Production
This chapter will provide you with the skills and knowledge needed to move your machine learning models from the research and development phase into a production environment. You will learn about the process of moving from a research prototype to a reliable, scalable, and maintainable system.
2
Ensuring Reproducibility
In this chapter, you’ll learn about the importance of reproducibility in machine learning, and how to ensure that your models remain reproducible and reliable over time. You’ll explore various techniques and best practices that you can use to ensure the reproducibility of your models.
3
ML in Production Environments
In Chapter 3, you’ll examine the various challenges associated with deploying machine learning models into production environments. You’ll learn about the various approaches to deploying ML models in production and strategies for monitoring and maintaining ML models in production.
4
Testing ML Pipelines
In the final chapter, you’ll learn about the various ways to test machine learning pipelines and ensure they perform as expected. You’ll discover the importance of testing ML pipelines and learn techniques for testing and validating ML pipelines.
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발
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