공정성 분류하기

이 연습 문제는 Machine Learning 모델에서 개인 공정성과 집단 공정성 개념에 초점을 맞춥니다. 총 여섯 가지 예시가 제시되며, 각 예시를 "Individual Fairness" 또는 "Group Fairness"에 알맞게 드래그 앤 드롭해 분류하시면 됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

실습형 인터랙티브 연습문제

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프로덕션을 위한 Machine Learning 모델 개발

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이 장에서는 연구·개발 단계의 Machine Learning 모델을 프로덕션 환경으로 이전하는 데 필요한 기술과 지식을 익히게 됩니다. 연구용 프로토타입을 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 유지 관리 가능한 시스템으로 전환하는 과정을 배우게 됩니다.

Exercise 1: MLOps 마인드셋 받아들이기 Exercise 2: MLOps의 핵심 측면은 무엇인가요?Exercise 3: 기술 부채란 무엇인가요?Exercise 4: 유지 보수가 쉬운 ML 코드 작성하기 Exercise 5: 버전 관리 Exercise 6: 코드 구성 Exercise 7: 효과적인 ML 문서 작성 Exercise 8: 라벨링 방법은 왜 문서화해야 할까요?Exercise 9: MLOps 모범 사례

이 장에서는 Machine Learning에서 재현 가능성이 왜 중요한지, 그리고 시간이 지나도 모델의 재현 가능성과 신뢰성을 어떻게 보장할 수 있는지 학습합니다. 모델의 재현 가능성을 확보하기 위해 활용할 수 있는 다양한 기법과 모범 사례를 살펴봅니다.

Exercise 1: 재현 가능한 실험 설계하기 Exercise 2: ML 재현 가능성 Exercise 3: 재현 가능성과 신뢰성을 위한 핵심 요소 식별 Exercise 4: 신뢰성 요소 분류하기 Exercise 5: 재현성 요소와 문서화 모범 사례 분류하기 Exercise 6: 특성 엔지니어링 Exercise 7: Feature Engineering의 목표와 기법 분류하기 Exercise 8: 데이터 조작 및 변환 기법 식별하기 Exercise 9: Feature selection Exercise 10: 데이터와 모델 버전 관리 Exercise 11: Model store Exercise 12: 학습 데이터 버전 관리 Exercise 13: 재현 가능성 보장하기

3장에서는 Machine Learning 모델을 프로덕션 환경에 배포할 때 마주치는 다양한 과제를 다룹니다. 프로덕션에서 ML 모델을 배포하는 여러 접근 방식과, 프로덕션 환경에서 ML 모델을 모니터링하고 유지 관리하는 전략을 배우게 됩니다.

Exercise 1: ML 모델 패키징 Exercise 2: 직렬화와 컨테이너화의 목표 Exercise 3: 모델 패키징 순서 Exercise 4: 확장성 Exercise 5: 스케일링 Exercise 6: 모델 복잡도 Exercise 7: 확장 기법 분류하기 Exercise 8: 자동화 Exercise 9: 지속적 전달의 장점 Exercise 10: CI/CD 단계 Exercise 11: ML 모델을 프로덕션에 배포하기

마지막 장에서는 Machine Learning 파이프라인을 다양한 방식으로 테스트하고 기대한 대로 동작하는지 확인하는 방법을 배웁니다. ML 파이프라인 테스트의 중요성을 이해하고, 파이프라인을 테스트하고 검증하는 기법을 익히게 됩니다.

Exercise 1: 모델 신뢰성 Exercise 2: ML 파이프라인 준비도와 정체 테스트 전략 분류하기 Exercise 3: Machine Learning 파이프라인에서 모델 노후화 해결하기 Exercise 4: 데이터 테스트하기 Exercise 5: 올바른 테스트 선택하기 Exercise 6: 일관성 점검 Exercise 7: 모델 테스트하기 Exercise 8: 고객 생애 가치 예측 Exercise 9: 공정성 분류하기

현재 연습

Exercise 10: Machine Learning 파이프라인 테스트 Exercise 11: 축하합니다!