이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
엔드투엔드 머신러닝 입문
이 포괄적인 과정을 통해 머신러닝의 세계로 뛰어들어 엔드투엔드 모델을 설계, 훈련 및 배포하는 방법을 알아보세요. 매력적인 실제 사례와 실습을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결하고 강력한 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 본 과정을 마치면 실행 가능한 인사이트를 제공하는 고성능 모델을 생성, 모니터링 및 유지 관리하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 이 포괄적이고 실습 중심의 과정을 통해 머신러닝 전문성을 한 단계 업그레이드하고, 엔드투엔드 머신러닝 전문가로 거듭나세요!
모델 평가 및 개선
탐색적 데이터 분석(EDA)과 데이터 준비의 기본을 배우는 것부터 시작하세요. 데이터를 정리하고 전처리하여 모델 훈련에 적합하도록 준비합니다. 다음으로, 실제 세계의 과제에 모델을 최적화하기 위해 특징 공학 및 선택 기술을 숙달하세요. Boruta 라이브러리를 활용한 특징 선택 방법, MLFlow를 통한 실험 기록 방법, k-fold 교차 검증을 이용한 모델 미세 조정 방법을 배워보세요. 효과적인 오류 지표의 비밀을 밝혀내고 과적합을 진단하여 모델의 성공을 위한 기반을 마련하세요.
모델 배포 및 모니터링
또한 엔드투엔드 머신러닝 프레임워크에서 피처 스토어와 모델 레지스트리의 중요성을 탐구하게 될 것입니다. Docker와 AWS를 사용하여 모델의 성능을 배포하고 시간 경과에 따른 변화를 모니터링하는 방법을 알아보세요. 데이터 드리프트의 개념과 통계적 검정을 통해 이를 탐지하는 방법을 이해한다. 피드백 루프, 재훈련 및 라벨링 전략을 구현하여 끊임없이 변화하는 데이터 환경에서도 모델 성능을 유지하십시오.
본 과정은 데이터 과학자 또는 머신러닝 엔지니어로서의 경력에 직접 적용 가능한 실무 기술을 습득하게 하여, 모델을 설계, 배포 및 유지 관리할 수 있도록 합니다. 이는 머신러닝 솔루션의 비즈니스 영향력을 극대화하는 데 필수적인 역량입니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
설계와 탐색
이 첫 장에서는 모든 Machine Learning 프로젝트의 기초 단계에 참여합니다. 엔드 투 엔드 Machine Learning 활용 사례를 설계하고, 탐색적 데이터 분석을 수행하며, 데이터를 준비합니다. 이 장이 끝나면 활용 사례 구상부터 후속 처리와 모델 학습을 위한 데이터 준비에 이르기까지 프로젝트 초기 단계를 탄탄히 이해하게 됩니다.
2
모델 학습과 평가
이 장에서는 모델 학습과 평가의 핵심 프로세스를 깊이 있게 다룹니다. 특징 공학, 모델 학습, 실험 로깅, 모델 평가의 다양한 측면에 집중하는 네 개의 포괄적인 레슨으로 구성되어 있습니다.
3
모델 배포
이 장은 Machine Learning 수명 주기에서 중요한 단계인 모델 배포의 핵심 요소를 다룹니다. 테스트부터 시작하여 아키텍처 구성 요소로 확장하고, 특히 Feature Store와 Model Registry에 집중합니다. 이어서 패키징과 컨테이너화로 넘어갑니다. 마지막으로 지속적 통합과 지속적 배포(CI/CD)를 개괄합니다.
4
모델 모니터링
마지막 장에서는 Machine Learning 수명 주기에서 중요한 단계인 모델 모니터링의 복잡한 요소들을 살펴봅니다.
엔드 투 엔드 Machine Learning
강의
완료
