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Machine Learning

강의

Monitoring Machine Learning 개념

중급기술 수준
업데이트됨 2026. 5.
프로덕션 환경의 머신러닝 모델 모니터링 과제(데이터·컨셉 드리프트)와 모델 성능 저하를 해결하는 방법을 학습합니다.
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TheoryMachine Learning
2시간
11 동영상
33 연습 문제
2,050 XP
4,992
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강의 설명







선수 조건

MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn
1

What is ML Monitoring

The first chapter will explain why businesses need to monitor your machine learning models in production. You will learn about the ideal monitoring workflow and the steps involved, as well as some of the challenges that monitoring systems can face in production.
챕터 시작
2

Theoretical Concepts of monitoring

In Chapter 2, you'll discover the fundamental importance of performance monitoring in a reliable monitoring system. We'll explore the common challenges faced in real-world production environments, such as the availability of ground truth. By the end of the chapter, you'll know how to handle situations when ground truth data is delayed or absent , using performance estimation algorithms.
챕터 시작
3

Covariate Shift and Concept Drift Detection

Monitoring Machine Learning 개념
강의
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