개발 작업

당신은 글로벌 투자 회사인 Finance 2050의 MLOps 프로젝트 팀을 이끌고 있어요. 목표는 인플레이션 조정에 대한 24시간 사전 경보 시스템을 개발하는 것입니다. 비즈니스 파트너로부터 승인을 받았고, 요구 사항을 수집했으며, 타당성 조사를 마쳤어요. 이제 실제 개발을 시작합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

비즈니스를 위한 MLOps

실습형 인터랙티브 연습문제

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1장에서는 여러 개의 Machine Learning 애플리케이션을 동시에 설계·개발·운영하려는 기업에 왜 MLOps가 필요한지 소개합니다. 확장과 자동화 같은 MLOps의 핵심 요소, 그 이점, 그리고 여전히 어려운 이유를 살펴봅니다. 또한 기술적·관리적 관점에서 MLOps 여정을 시작하려면 무엇이 필요한지도 알아봅니다.

Exercise 1: MLOps란 무엇인가요?Exercise 2: MLOps: a set of practices to ...Exercise 3: MLOps의 특징은 무엇인가요?Exercise 4: 비즈니스 관점에서 본 MLOps의 근거 Exercise 5: MLOps와 관련된 분야 Exercise 6: MLOps에 투자하는 방법 Exercise 7: MLOps에 투자해야 하는 이유 Exercise 8: MLOps의 토대 다지기 Exercise 9: MLOps 팀 구성원 Exercise 10: MLOps의 전제 조건 Exercise 11: MLOps의 핵심 요소

2장에서는 설계부터 개발, 배포, 운영에 이르는 전체 MLOps 라이프사이클을 학습합니다. 생산성 높은 Machine Learning 애플리케이션에서 모니터링이 왜 필수인지, 그리고 왜 Machine Learning 모델을 정기적으로 재학습해야 하는지도 살펴봅니다.

Exercise 1: MLOps, 처음부터 끝까지 알아보기 Exercise 2: 중요한 MLOps 라이프사이클 10단계 Exercise 3: MLOps 애플리케이션의 주요 단계 Exercise 4: MLOps 주요 단계에서의 핵심 작업 Exercise 5: 설계 단계 Exercise 6: 설계 단계 작업을 미루기 Exercise 7: 성공을 위한 청사진: MLOps 프로젝트 설계 Exercise 8: 개발 단계 Exercise 9: 개발 작업

현재 연습

Exercise 10: 개발 단계의 역할 Exercise 11: MLOps 애플리케이션의 모니터링, 재학습, 교체 Exercise 12: MLOps 라이프사이클의 특성 Exercise 13: MLOps 유스 케이스 개발에서 개인별 책임 Exercise 14: MLOps 라이프사이클

3장에서는 이론을 넘어 실전으로 나아가 Machine Learning 모델 배포의 주요 과제와 위험을 파악합니다. 또한 MLOps 팀이 어떻게 성공적으로 운영하는지, 그리고 경영진이 Machine Learning의 확장을 뒷받침하기 위해 무엇을 할 수 있는지도 배웁니다.

Exercise 1: MLOps와 관련된 비즈니스 과제와 위험 Exercise 2: MLOps가 어려운 이유는 무엇인가요?Exercise 3: 전통적 소프트웨어 vs. MLOps Exercise 4: 잠재적인 MLOps 비즈니스 리스크 Exercise 5: MLOps 팀은 어떻게 성공적으로 운영하나요 Exercise 6: DevOps 스타일 팀 Exercise 7: MLOps 구현의 과제 Exercise 8: 오늘날 MLOps의 현황 Exercise 9: MLOps에 대한 잘못된 진술 Exercise 10: MLOps가 어려운 이유

마지막 장에서는 모범 사례와 피해야 할 함정을 중심으로 비즈니스에서 MLOps 여정을 성공적으로 시작하는 방법을 보여 드립니다. 끝으로 MLOps 성숙도의 다양한 수준을 살펴보고, 중요한 운영 프로세스를 위한 Machine Learning 애플리케이션을 설계·개발·운영한 실제 사례 연구로 강의를 마무리합니다.

Exercise 1: 비즈니스가 완전한 MLOps 준비 상태가 되는 방법 Exercise 2: 유효한 MLOps KPI Exercise 3: 배포 성숙도 순서 정하기 Exercise 4: MLOps 성숙도 Exercise 5: MLOps 모범 사례와 함정 Exercise 6: 무엇을 테스트해야 할까요?Exercise 7: (반드시) 최선의 방법은 아니다 Exercise 8: MLOps 사례 연구: MLOps로 수익 증대하기 Exercise 9: 사례 연구의 핵심 포인트 Exercise 10: 마무리