강의
비즈니스를 위한 MLOps
기초기술 수준
업데이트됨 2025. 1.
TheoryMachine Learning3시간14 동영상45 연습 문제3,150 XP3,819성취 증명서
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비즈니스를 위한 MLOps 알아보기
MLOps의 핵심 개념과 실습 문제를 익히고, 머신 러닝 애플리케이션을 자동화하고 확장하기 위한 새로운 도구와 기법을 배워보세요. 머신 러닝 모델 개발은 예전에는 시간이 오래 걸리는 수작업이었고, 대부분의 모델은 결국 실제 운영 환경에 배포되지 못했습니다. MLOps를 통해 기업은 머신 러닝 모델의 설계, 개발, 운영을 효과적으로 확장하고 자동화할 수 있습니다.비즈니스에서 머신 러닝 운영을 활용하는 방법 배우기
이 강의는 MLOps가 무엇인지, 그리고 이를 활용해 완전히 성숙한 머신러닝 기업으로 성장하는 방법을 알려드립니다. MLOps의 요구 사항, 관련 도구, 기법, 그리고 참여하는 사람들에 대해 배우고, 흔히 발생하는 함정을 피하는 방법도 익히게 됩니다. 먼저 MLOps의 핵심 요소와, 여러 머신 러닝 애플리케이션을 설계, 개발, 운영하려는 기업에 왜 이것이 중요한지 배우게 됩니다.MLOps 라이프사이클 살펴보기
다음으로, 설계부터 개발, 배포, 운영까지 MLOps의 전체 라이프사이클을 살펴보게 됩니다. 3장에서는 머신 러닝 모델을 실습 문제에 배포할 때의 주요 과제와 위험에 대해 배우게 됩니다. 마지막으로, 실제 환경에서 MLOps를 성공적으로 구현하기 위한 모범 사례와 사례 연구를 살펴보게 됩니다.강의가 끝날 무렵에는 머신 러닝 애플리케이션을 대규모로 설계, 개발, 운영하는 방법을 깊이 이해하게 되며, 머신 러닝이 비즈니스에 미치는 영향을 활용할 수 있게 됩니다.선수 조건
Machine Learning for Business1
Introducing MLOps
The first chapter will introduce MLOps and why it is necessary for businesses that want to design, develop, and operate multiple machine learning applications simultaneously. You will learn about the main elements of MLOps, such as scaling and automation, its benefits, and why MLOps remain challenging. You will also explore what it takes to start the MLOps journey both from a technological and managerial perspective.
2
The MLOps Life Cycle
In the second chapter, you’ll learn about the entire MLOps life cycle from design to development, deployment, and operations. You’ll explore why monitoring is essential for productive machine learning applications and why we must regularly re-train machine learning models.
3
MLOps: From Theory to Practice
In the third chapter, you will move from theory to practice and discover the main challenges and risks of deploying machine learning models. You’ll also learn how MLOps teams successfully operate and what management can do to foster successful scaling machine learning.
4
MLOps in the wild
The final chapter will demonstrate how to successfully jumpstart your business's MLOps journey by discussing best practices and pitfalls to avoid. Finally, you’ll examine the different levels of MLOps maturity and conclude the course with a real-life case study about designing, developing, and operating a machine learning application for critical production processes.
비즈니스를 위한 MLOps
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