트랙 설명

MLOps 기초

머신 러닝 운영(MLOps)의 기초를 익히고, 머신 러닝 모델을 프로덕션화하고 모니터링하는 핵심 개념을 배워 비즈니스 가치를 더하세요! 이 기술 트랙은 비즈니스 요구사항 수집부터 설계, 개발, 배포, 운영, 유지보수 단계까지 머신 러닝 애플리케이션의 전체 생명주기를 다룹니다.이 강의는 데이터 과학 지식을 프로덕션 머신 러닝 소프트웨어의 세계로 확장하도록 돕기 위해 설계된 개념 강의를 포함합니다!트랙을 완료하면 MLOps 마인드를 갖추게 되며, CI/CD와 CM/CT, 실험 추적, 모델 레지스트리, 피처 스토어, 그리고 다양한 배포 전략과 같은 개념에 깊이 익숙해집니다. 또한 데이터 드리프트와 모델 드리프트와 같이 프로덕션에서 머신 러닝 애플리케이션을 운영하는 데 중요한 요소에 대한 이해를 얻게 됩니다.

선수 조건

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Course
1
MLOps 개념
MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.
Course
2
프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발
MLOps 관점으로 전환하여 머신 러닝 모델을 학습, 문서화, 유지관리하고 확장해 최대 역량을 발휘하도록 하세요.
Course
3
MLOps 배포와 라이프사이클링
이 과정에서는 최신 MLOps 프레임워크를 배우고, 머신러닝 모델의 라이프사이클과 배포 과정을 탐구합니다.
Course
4
완전 자동화된 MLOps
MLOps 아키텍처, CI/CD/CM/CT 기법과 자동화 패턴을 학습하여 시간이 지나도 가치를 제공하는 ML 시스템을 배포합니다.

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4 강의

트랙
완료

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