After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
MLOps는 머신 러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 유지 관리할 수 있도록 개발된 실습 문제의 집합입니다. 요즘 산업과 연구 분야에서 MLOps는 ML 시스템이 가치를 창출하도록 보장하는 방법으로 주목받고 있습니다.
MLOps에서 완전 자동화를 경험하세요
이 강의에서는 자동화를 MLOps에 활용하여 시간이 지나도 가치를 제공할 수 있는 ML 시스템을 배포하는 방법을 배우게 됩니다. 숨겨진 기술 부채가 ML 시스템과 그들이 만들어내는 가치에 어떤 영향을 미치는지 배우게 됩니다. 또한 ML 라이프사이클의 단계들을 자동화하고 간소화하는 것이 ML 시스템의 운영과 확장에 어떻게 도움이 되는지도 이해하게 됩니다.MLOps 아키텍처 알아보기
MLOps 아키텍처의 구성 요소와, 이를 통해 ML 시스템의 완전한 자동화를 구현하는 데 왜 필요한지에 대해 실습 중심의 인터랙티브한 연습을 통해 배우게 됩니다.CI/CD/CM/CT MLOps 기법 살펴보기
진행하면서 자동화된 CI/CD와 연속형 모니터링(CM), 연속형 트레이닝(CT)이 ML 배포에서 기술 부채를 피하는 핵심 기법이라는 점을 배우게 됩니다.배포 전략에서 자동화를 이해하기
강의가 끝날 무렵에는 MLOps를 활용한 자동화가 ML 시스템을 실제 환경에 배포하는 방식을 어떻게 개선할 수 있는지 이해하게 되며, 배포에 견고성과 확장성을 더할 수 있습니다.학습을 시작하고, 수요가 매우 높은 이 분야에서 지식을 쌓으며, MLOps 시스템을 설계할 때 자동화를 적용하는 방법을 알아보세요.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
소개: 완전 자동화된 MLOps
이 첫 장에서는 산업 환경에서 MLOps를 도입해야 하는 이유를 살펴봅니다. 비즈니스에서 가치를 창출하는 데 MLOps가 왜 중요한지 배우게 될 거예요. 또한 ML 단계들을 복습하면서, 각 단계가 MLOps로 어떻게 강화되는지에 집중합니다. 장 마지막에는 완전 자동화된 MLOps 시스템의 기준 아키텍처를 살펴봅니다. 이후 이 아키텍처를 바탕으로 모든 MLOps 시스템에 중요한 구성 요소와, 본 과정을 이어갈 출발점을 탐색해 보겠습니다.
2
완전 자동화된 MLOps 아키텍처
이 장에서는 완전 자동화된 MLOps 시스템을 구성하는 핵심 요소들을 계속해서 살펴봅니다. 먼저, MLOps에서 오케스트레이션의 중요성과 이것이 ML 파이프라인의 효율성과 확장성을 보장하는 데 어떻게 기여하는지 알아봐요. 그다음, 다양한 MLOps 배포 전략을 검토하고, 시스템에 맞는 올바른 전략을 선택하는 방법을 배웁니다. 마지막으로 CI/CD/CT/CM을 학습하고, 이것이 오케스트레이션 및 모범 사례와 어떻게 보완적으로 작용해 MLOps 시스템의 완전 자동화를 달성하는지 이해합니다. 이 내용을 통해 효율적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 완전 자동화 MLOps 시스템을 구축할 준비를 갖추게 될 거예요.
3
자동화 패턴
이 장에서는 자동화의 세계를 깊이 탐구하고, 더 탄탄하고 효율적인 ML 시스템을 설계하는 방법을 배웁니다. 먼저 MLOps 시스템에서 자동화의 기본을 이해한 뒤, 설계 패턴과 페일세이프 메커니즘의 힘을 살펴봅니다. 또한 MLOps 시스템에서 자동화된 테스트를 구현하는 방법과, 하이퍼파라미터 튜닝을 활용해 모델과 워크플로를 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. 이 장을 마치면, 효율적이면서도 신뢰할 수 있는 완전 자동화 MLOps 시스템을 구축하고 운영하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추게 될 거예요.
4
MLOps 배포의 자동화
마지막 장에서는 자동화된 MLOps 아키텍처의 핵심 구성 요소를 다룹니다. 자동화된 실험 추적과 모델 레지스트리부터 피처 스토어와 메타데이터 스토어의 역할까지, 완전 자동화된 MLOps 시스템의 세부 요소를 폭넓게 이해할 수 있도록 구성했어요. 숙련된 ML 실무자든 이제 막 시작하는 분이든, 이 장을 통해 자동화된 MLOps 워크플로를 설계하는 데 필요한 지식과 역량을 갖추게 됩니다.
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완전 자동화된 MLOps
코스
완료
