트랙 설명

MLOps 기초

머신러닝 운영(MLOps)의 기초를 탐구하며, 머신러닝 모델의 생산화 및 모니터링 핵심 개념을 학습하여 비즈니스 가치를 창출하세요! 이 기술 트랙은 비즈니스 요구사항 수집부터 설계, 개발, 배포, 운영 및 유지보수 단계에 이르기까지 머신러닝 애플리케이션의 전체 수명 주기를 다룹니다.이 트랙에는 데이터 사이언스 지식을 실제 머신러닝 소프트웨어 개발 현장으로 확장하는 데 도움이 되는 개념 중심의 과정이 포함되어 있습니다!본 트랙을 완료하면 MLOps 사고방식을 갖추게 되며, CI/CD 및 CM/CT, 실험 추적, 모델 레지스트리, 피처 스토어, 다양한 배포 전략 등의 개념에 대해 깊이 있게 이해하게 될 것입니다. 또한, 데이터 드리프트와 모델 드리프트와 같은 머신러닝 애플리케이션을 운영 환경에서 실행하는 데 있어 핵심적인 요소들에 대한 이해를 얻을 수 있습니다.

필수 조건

이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.

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.

MLOps 기초

4 courses

트랙
완료

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