먼저 MLOps의 핵심 특징을 학습해요. 머신 러닝 라이프사이클과 그 단계, 그리고 MLOps 프로세스에 연관된 역할을 살펴봅니다.

MLOps란 무엇인가요?

MLOps 설명하기

MLOps 원칙

MLOps의 다양한 단계

ML 라이프사이클

단계별 작업

MLOps의 역할

여러분의 MLOps 팀

MLOps 프로세스의 핵심 역할

MLOps 소개

다음으로 머신 러닝 라이프사이클의 설계 및 개발 단계를 학습해요. 부가가치 추정, 데이터 품질, Feature Store, 실험 추적을 살펴봅니다.

MLOps 설계

비즈니스 요구 사항 식별하기

핵심 지표

데이터 품질과 수집

데이터 품질 판단하기

데이터 품질 차원

Feature engineering

모델 성능 개선하기

친구 돕기

실험 추적

무엇을 추적할 수 있을까요?

Experiment tracking 건너뛰기

설계와 개발

이 장에서는 런타임 환경, 컨테이너화, CI/CD 파이프라인, 배포 전략 등 머신 러닝을 운영 환경에 배포하는 데 필요한 개념을 다룹니다.

배포를 위한 모델 준비

런타임 환경

컨테이너화할 것인가, 말 것인가

Machine Learning 배포 아키텍처

Microservice

API 데이터 흐름

CI/CD와 배포 전략

CI/CD 파이프라인

배포 전략

자동화와 확장

구성 요소가 자동화와 확장에 기여하는 방식

MLOps 구성 요소

머신 러닝의 운영 배포

마지막으로 운영 환경에서 머신 러닝을 유지 관리하는 방법을 학습해요. 통계적·계산적 모니터링, 재학습, MLOps 성숙도 단계, 그리고 머신 러닝 라이프사이클에서 프로세스를 단순화하는 데 사용할 수 있는 도구를 알아봅니다.

Machine Learning 모델 모니터링

Machine Learning 모니터링

옵션

통계적

계산적

통계적 모니터링 vs. 계산적 모니터링

Machine Learning 모델 재학습

데이터 드리프트

개념 드리프트

드리프트의 예시

재학습

MLOps 성숙도 수준

MLOps 성숙도

레벨 1

레벨 2

레벨 3

MLOps 도구

도구 사용하기

모델 컨테이너화

모니터링

알맞은 도구 고르기

요약: MLOps 개념

운영 환경에서의 머신 러닝 유지 관리

Course Glossary

Machine Learning Operations(MLOps)을 이해하는 것은 데이터 사이언티스트, 엔지니어, 리더 모두가 로컬 노트북에서 만든 머신 러닝 모델을 실제 운영 환경의 모델로 전환하기 위해 반드시 필요합니다. 이 과정에서는 설계, 개발, 배포, 모니터링을 포함한 MLOps의 핵심 프로세스, 단계, 성숙도를 소개합니다. 또한 자동화가 조직이 머신 러닝 모델을 효율적으로 출시하고 모니터링하며 업데이트하도록 어떻게 지원하는지도 알아봐요.

영상에는 실시간 전사가 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 표시할 수 있어요.									
과정 용어 사전은 오른쪽의 자료 섹션에서 확인할 수 있어요.				
					
CPE 학점을 취득하려면 과정을 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있어요.									

Understanding Machine Learning

Understanding Data Engineering

MLOps로 머신러닝 모델을 프로덕션으로 전환하여 실제 비즈니스 가치를 창출하세요.

MLOps 개념

MLOps가 어떻게 머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 운영 환경의 실행 가능한 모델로 전환하는지 알아보세요.

데이터 과학자를 위한 AI 엔지니어 보조

머신 러닝 엔지니어

프로덕션에서의 머신 러닝 in Python

MLOps 기초

ML Engineer

머신 러닝 모델 재학습

변경 후 재학습

컨셉 드리프트

재학습 주기

재학습 방법

자동 재학습

연습해 봅시다!

운영 환경에서의 머신 러닝 유지 관리 - Machine Learning 모델 재학습

Machine Learning 모델 재학습

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